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车身小样本检测数据多异常值判别方法
被引量:
2
1
作者
储国平
韦春洲
+1 位作者
邹景明
尹国丽
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期635-638,共4页
针对车身检测数据样本量较小、某时域范围或某类型的测量数据呈现非正态分布的特点,提出了一种基于距离测度的车身检测数据多异常值排序检出算法,并推导了区分由生产过程突变造成的异常值和由测量粗大误差造成的异常值的判断方法。以某...
针对车身检测数据样本量较小、某时域范围或某类型的测量数据呈现非正态分布的特点,提出了一种基于距离测度的车身检测数据多异常值排序检出算法,并推导了区分由生产过程突变造成的异常值和由测量粗大误差造成的异常值的判断方法。以某车型的间隙与面差检测数据为例,验证了本方法的有效性。
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关键词
车身检测
小样本
距离测度
多异常值判别
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职称材料
题名
车身小样本检测数据多异常值判别方法
被引量:
2
1
作者
储国平
韦春洲
邹景明
尹国丽
机构
上海市数字化汽车车身工程重点实验室
上汽通用五菱汽车股份有限公司
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期635-638,共4页
基金
国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金(51121063)
教育部高等学校学科创新引智计划(B06012)资助
文摘
针对车身检测数据样本量较小、某时域范围或某类型的测量数据呈现非正态分布的特点,提出了一种基于距离测度的车身检测数据多异常值排序检出算法,并推导了区分由生产过程突变造成的异常值和由测量粗大误差造成的异常值的判断方法。以某车型的间隙与面差检测数据为例,验证了本方法的有效性。
关键词
车身检测
小样本
距离测度
多异常值判别
Keywords
car body measure
small sample
distance measure
multi-outliers detection
分类号
U463.82 [机械工程—车辆工程]
U467 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
车身小样本检测数据多异常值判别方法
储国平
韦春洲
邹景明
尹国丽
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2014
2
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