[发明专利]缺陷特征识别的有效抽象描述方法

权利要求书

1.一种缺陷特征识别的有效抽象描述方法，其步骤为：

S100、通过设备机台采集工业零部件的缺陷信息，得到零部件的样本数据，对样本数据集进行一致性检查，并对样本数据集进行缺失值、异常值处理；

S200、将样本数据进行中心标准化处理，便于不同物理量之间能够进行比较和加权；

S300、以合成特征的方式对特征物理量进行降维，形成少数可以有效描述缺陷的抽象特征；

S400、将生成的抽象特征依次排序，并计算抽象特征的方差贡献率及方差累计贡献率，确定抽象特征的个数；

S500、对确定的抽象特征进行提取，生成少于原始特征物理量维度新的数据集，新的数据集放入集成算法内进行预测，与集成算法内的原始数据集在现有集成算法内预测的结果进行对比，得出结论，算法完成。

2.如权利要求1所述的缺陷特征识别的有效抽象描述方法，其特征在于：

步骤100中，检查样本数据有无缺失和检查数据是否在实际物理量取值范围之内。

3.如权利要求1所述的缺陷特征识别的有效抽象描述方法，其特征在于：

步骤200中，将样本数据进行中心标准化处理后，去除物理量之间的单位限制，转化为无量纲的纯数值数据。

4.如权利要求3所述的缺陷特征识别的有效抽象描述方法，其特征在于：

步骤200中，中心标准化处理公式如下，对某特征物理量序列x₁、x₂、x₃、......、x_n进行标准化转换，计算公式可以如下：

n表示数据样本量，x表示某个特征物理量，x_i为某特征物理量数值，s表示标准差，y_i为中心标准化转换后的物理量，i为取值范围在[1，n]的正整数。

5.如权利要求1所述的缺陷特征识别的有效抽象描述方法，其特征在于：

步骤300中，合成特征属于有效描述缺陷的抽象特征，抽象特征合成公式为：抽象特征合成方法：

Z₁＝φ₁₁Y₁+φ₂₁Y₂+φ₃₁Y₃+...+φ_p1Y_p；

其中，Z₁表示第一个抽象特征，Y表示中心标准化后的原始物理量特征，p表示原始特征物理量的维度，φ_p1表示第p个原始特征Y_p在第一个抽象特征Z₁上面的相关系数。

6.如权利要求5所述的缺陷特征识别的有效抽象描述方法，其特征在于：找到一组抽象特征对应的正交特征向量Φ₁(Φ₁＝(φ₁₁，φ₂₁，...，φ_p1)，使得Z₁的方差最大，方差最大化公式位：

且

其中，n表示数据样本量，j表示第j个原始特征，j为取值范围在[1，p]的正整数。

7.如权利要求6所述的缺陷特征识别的有效抽象描述方法，其特征在于：将抽象特征中的原始特征对应的特征值写作λ，且λ₁≥λ₂≥...≥λ_p。且抽象特征满足∑Φ_j＝λ_jΦ_j，λ_j^Tλ_j＝1，λ_j^Tλ非j的任意特征＝0。