再用列中的每一個 非零元除以sum，得到一個新的矩陣A;
[0093] S305 :獲得所述矩陣A的最大特征值所對應(yīng)的特征向量Vm，并將所述Vm#準(zhǔn)化；
[0094] S306:若Vm中存在元素小于預(yù)定閾值0時，則該元素對應(yīng)的樣本為孤立樣本。
[0095] 假設(shè)矩陣M=[
[0096]
【主權(quán)項】
1. 一種高油耗駕駛狀態(tài)判斷方法，其特征在于，包括： 按照預(yù)定時間間隔采集汽車的發(fā)動機轉(zhuǎn)速、車速以及瞬時油耗； 將采樣的N個發(fā)動機轉(zhuǎn)速樣本rdP N個車速樣本V i構(gòu)成第一數(shù)據(jù)集合U = {x i I Xi = (ri； Vi), I ^ i ^ N}； 對所述第一數(shù)據(jù)集合中的樣本進行樣本去冗余，去冗余后的樣本構(gòu)成第二數(shù)據(jù)集合； 從所述第二數(shù)據(jù)集合中抽取孤立樣本，所述孤立樣本對應(yīng)的瞬時油耗為高油耗駕駛節(jié) 點。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的高油耗駕駛狀態(tài)判斷方法，其特征在于，包括：對所述第一數(shù) 據(jù)集合中的樣本去冗余，去冗余后的樣本構(gòu)成第二數(shù)據(jù)集合；具體為： 將所述第一數(shù)據(jù)集合中的每個樣本添加第一標(biāo)記； 計算所述第一數(shù)據(jù)集合U中第i個樣本與其后的N-i個樣本中每個樣本的歐式距離， 如果有一個歐式距離為零，則確定所述第i個樣本為冗余樣本，將所述第i個樣本的第一標(biāo) 記改為第二標(biāo)記； 將擁有所述第一標(biāo)記的所有樣本加入第二數(shù)據(jù)集合。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的高油耗駕駛狀態(tài)判斷方法，其特征在于，從所述第二數(shù)據(jù)集 合V = (Xi I Xi= (r i, Vi)，1彡i彡M}中抽取孤立樣本，具體為： 計算第二數(shù)據(jù)集合中的任意兩個樣本xJPh之間的歐式距離，K j ;所述第二數(shù) 據(jù)集合中包括M個樣本;M為小于或等于N的整數(shù)； 構(gòu)造一個M*M的方陣S，并將所述S初始化為零方陣，當(dāng)所述第二數(shù)據(jù)集合中的任意兩 個樣本xJP h之間的歐式距離小于預(yù)定值R時，則設(shè)置矩陣S中的S (X i，xp = 1 ; 將矩陣S進行轉(zhuǎn)置，得到轉(zhuǎn)置矩陣ST; 對所述轉(zhuǎn)置矩陣St的每一列計算出非零元的總數(shù)sum，再用列中的每一個非零元除以 sum，得到一個新的矩陣A ; 獲得所述矩陣A的最大特征值所對應(yīng)的特征向量Vm，并將所述νπ#準(zhǔn)化； 若^中的分量小于預(yù)定閾值Θ時，則該分量對應(yīng)的樣本為孤立樣本。
4. 一種高油耗駕駛狀態(tài)判斷設(shè)備，其特征在于，包括：采集單元、去冗余單元和孤立樣 本抽取單元； 所述采集單元，用于按照預(yù)定時間間隔采集汽車的發(fā)動機轉(zhuǎn)速、車速以及瞬時油耗； 所述去冗余單元，用于對所述第一數(shù)據(jù)集合中的樣本進行樣本去冗余，去冗余后的樣 本構(gòu)成第二數(shù)據(jù)集合； 所述孤立樣本抽取單元，用于從所述第二數(shù)據(jù)集合中抽取孤立樣本，所述孤立樣本對 應(yīng)的瞬時油耗為高油耗駕駛節(jié)點。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的高油耗駕駛狀態(tài)判斷設(shè)備，其特征在于，所述去冗余單元包 括：第一標(biāo)記子單元、歐式距離計算子單元、標(biāo)記修改子單元和第二數(shù)據(jù)集合生成子單元； 所述第一標(biāo)記子單元，用于將所述第一數(shù)據(jù)集合中的每個樣本添加第一標(biāo)記； 所述歐式距離第一計算子單元，用于計算所述第一數(shù)據(jù)集合U中第i個樣本與其后的 N-i個樣本中每個樣本的歐式距離； 所述標(biāo)記修改子單元，用于當(dāng)有一個歐式距離為零，則確定所述第i個樣本為冗余樣 本，將所述第i個樣本的第一標(biāo)記改為第二標(biāo)記； 所述第二數(shù)據(jù)集合生成子單元，用于將擁有所述第一標(biāo)記的所有樣本加入第二數(shù)據(jù)集 合。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的高油耗駕駛狀態(tài)判斷設(shè)備，其特征在于，所述孤立樣本抽取 單元包括：歐式距離第二計算子單元、S矩陣獲得子單元、轉(zhuǎn)置矩陣獲得子單元、A矩陣獲得 子單元、標(biāo)準(zhǔn)化子單元和孤立樣本抽取子單元； 所述歐式距離第二計算子單元，用于計算第二數(shù)據(jù)集合中的任意兩個樣本\和h之間 的歐式距離，I < j < M ;所述第二數(shù)據(jù)集合中包括M個樣本；M為小于或等于N的整數(shù)； 所述S矩陣獲得子單元，用于構(gòu)造一個M*M的方陣S，并將所述S初始化為零方陣，當(dāng)所 述第二數(shù)據(jù)集合中的任意兩個樣本\和h之間的歐式距離小于預(yù)定值R時，則設(shè)置矩陣S 中的 S(Xi, χ」）=1 ; 所述轉(zhuǎn)置矩陣獲得子單元，用于將矩陣S進行轉(zhuǎn)置，得到轉(zhuǎn)置矩陣St; 所述A矩陣獲得子單元，用于對所述轉(zhuǎn)置矩陣St的每一列計算出非零元的總數(shù)sum，再 用列中的每一個非零元除以sum，得到一個新的矩陣A ; 所述標(biāo)準(zhǔn)化子單元，用于獲得所述矩陣A的最大特征值所對應(yīng)的特征向量Vm，并將所述 ^標(biāo)準(zhǔn)化； 所述孤立樣本抽取子單元，用于Svm中存在元素小于預(yù)定閾值θ時，則vm中該元素對 應(yīng)的樣本為孤立樣本。
7. -種高油耗駕駛狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在于，包括：轉(zhuǎn)速傳感器、車速傳感器、油耗 傳感器和車輛控制器； 所述轉(zhuǎn)速傳感器，用于按照預(yù)定時間間隔采集汽車的發(fā)動機轉(zhuǎn)速； 所述車速傳感器，用于按照所述預(yù)定時間間隔采集汽車的車速； 所述油耗傳感器，用于按照所述預(yù)定時間間隔采集汽車的瞬時油耗； 所述車輛控制器，用于將采樣的N個發(fā)動機轉(zhuǎn)速樣本1^和N個車速樣本V 成第一 數(shù)據(jù)集合U = (XiIxi= (ι^,ν^,Ι彡i彡N};對所述第一數(shù)據(jù)集合中的樣本進行樣本去冗 余，去冗余后的樣本構(gòu)成第二數(shù)據(jù)集合；從所述第二數(shù)據(jù)集合中抽取孤立樣本，所述孤立樣 本對應(yīng)的瞬時油耗為高油耗駕駛節(jié)點。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的高油耗駕駛狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在于，所述車輛控制器，對 所述第一數(shù)據(jù)集合中的樣本去冗余，去冗余后的樣本構(gòu)成第二數(shù)據(jù)集合；具體為：將所述 第一數(shù)據(jù)集合中的每個樣本添加第一標(biāo)記；計算所述第一數(shù)據(jù)集合U中第i個樣本與其后 的N-i個樣本中每個樣本的歐式距離，如果有一個歐式距離為零，則確定所述第i個樣本為 冗余樣本，將所述第i個樣本的第一標(biāo)記改為第二標(biāo)記；將擁有所述第一標(biāo)記的所有樣本 加入第二數(shù)據(jù)集合。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的高油耗駕駛狀態(tài)判斷系統(tǒng)，其特征在于，所述車輛控制器，從 所述第二數(shù)據(jù)集合V= IxiIxi= (ri，Vi)，K i<M}中抽取孤立樣本，具體為：計算第二數(shù) 據(jù)集合中的任意兩個樣本xJP Xj之間的歐式距離，K j < M ;所述第二數(shù)據(jù)集合中包括M 個樣本;M為小于或等于N的整數(shù)；構(gòu)造一個M*M的方陣S，并將所述S初始化為零方陣，當(dāng) 所述第二數(shù)據(jù)集合中的任意兩個樣本\和h之間的歐式距離小于預(yù)定值R時，則設(shè)置矩陣 S中的S(Xi，xp = 1 ;將矩陣S進行轉(zhuǎn)置，得到轉(zhuǎn)置矩陣St;對所述轉(zhuǎn)置矩陣S τ的每一列計 算出非零元的總數(shù)sum，再用列中的每一個非零元除以sum，得到一個新的矩陣A ;獲得所述 矩陣A的最大特征值所對應(yīng)的特征向量Vm，并將所述νπ#準(zhǔn)化；若V m中的分量小于預(yù)定閾 值Θ時，則該分量對應(yīng)的樣本為孤立樣本。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種高油耗駕駛狀態(tài)判斷方法，包括：按照預(yù)定時間間隔采集汽車的發(fā)動機轉(zhuǎn)速、車速以及瞬時油耗；將采樣的N個發(fā)動機轉(zhuǎn)速樣本ri和N個車速樣本vi構(gòu)成第一數(shù)據(jù)集合U＝{xi|xi＝(ri,vi),1≤i≤N}；對所述第一數(shù)據(jù)集合中的樣本進行樣本去冗余，去冗余后的樣本構(gòu)成第二數(shù)據(jù)集合；從所述第二數(shù)據(jù)集合中抽取孤立樣本，所述孤立樣本對應(yīng)的瞬時油耗為高油耗駕駛節(jié)點。將冗余樣本去除之后構(gòu)成第二數(shù)據(jù)集合，從第二數(shù)據(jù)集合中抽取孤立樣本，這些孤立樣本對應(yīng)的瞬時油耗為高油耗駕駛節(jié)點。由于正常情況下，油耗都集中在樣本的主群體附近，而遠離主群體的這些孤立樣本便是高油耗節(jié)點。這些高油耗節(jié)點可以提醒司機在駕駛過程中何時出現(xiàn)了由于不當(dāng)駕駛行為導(dǎo)致的高油耗。
【IPC分類】F02D29-02
【公開號】CN104832299
【申請?zhí)枴緾N201510098833
【發(fā)明人】紀政
【申請人】東軟集團股份有限公司
【公開日】2015年8月12日
【申請日】2015年3月5日