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提出了基于KNN分类算法的汽车远程诊断系统,用于在大量存储的汽车ECU数据流中定位偶发性故障发生的具体时间。同时设计系统的自学习功能,用分类错误的样本重新训练分类器,以提高系统分类诊断的准确率。通过对偶发性低速熄火故障诊断的研究得知,83.3%的诊断率和纳秒级的诊断效率完全满足实用要求。
基于KNN的汽车远程智能诊断技术的研究
【摘 要】
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提出了基于KNN分类算法的汽车远程诊断系统,用于在大量存储的汽车ECU数据流中定位偶发性故障发生的具体时间。同时设计系统的自学习功能,用分类错误的样本重新训练分类器,以
【机 构】
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厦门大学自动化系;
【发表日期】
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2004年期
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