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摘要
本发明公开了一种基于特征自降维标记的整车云测试数据在线封装方法,是在整车云测试服务端实时截取多源测试数据流,建立广义高阶瞬态数据矩阵；通过构建特征自降维网络进行数据空间维度变换,获得低阶数据特征矩阵；在此基础上利用余弦相似性辨识与归一化处理自动标记低阶数据特征矩阵中每个特征向量；最终将标记符号与对应的特征向量进行封装,构建具有标记特征的结构化数据包输出。本发明能够高效实现整车云测试多源数据的自我降维压缩以及异常数据的标识,降低数据传输带宽和存储空间的占用,为整车测试的云端化、智能化提供了重要手段。
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