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通过无监督机器学习提高汽车 AMS 电路的功能安全性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究开发了一种数据采集系统（DAS），结合小波、微分计算和信号处理的概念，提出了特征工程和数据缩减方法。预测模型准确率达到89%，SVM和NN的准确率超过95%，测试新样本时达到100%。研究结果可应用于中小型工业领域，对自动化故障检测与诊断具有重要意义。
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关键要点
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本研究开发了一种成本有效的数据采集系统（DAS）。
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结合小波、微分计算和信号处理的概念，提出了特征工程和数据缩减方法。
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DAS的准确率达到了89%。
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在预测过程中，SVM和NN的准确率超过了95%。
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测试新样本时，准确率达到了100%。
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研究结果可应用于中小型工业领域，具有重要的自动化故障检测与诊断意义。
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