使用特征距离的先验概率的智能减震性能监控方法

摘要

本申请涉及智慧交通领域中的智能减震性能监控，其具体地公开了一种使用特征距离的先验概率的智能减震性能监控方法，其通过深度神经网络来建立阻尼装置的上层表面和下层表面振动数据之间的差异性到阻尼装置本身的减震性能之间的映射关系，从而将其转化为基于深度神经网络的分类问题。特别地，在分类过程中，通过计算表达振动数据之间的差异性的距离D，并计算基于D的先验知识概率P，进而通过先验知识概率P在当前样本数据的基础上预测后验差异性概率，以提高分类的准确性。