一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法

1.本发明涉及热行为辨别技术领域，尤其涉及一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法。


背景技术：

2.在恒温半间歇反应体系的本质安全(is)、未引发(ni)、热失控(tr)及快速且安全状态(qfs)热行为辨识方面，当前研究主要针对单一反应体系，侧重于建立单一特征与热行为之间的联系(即判据)，缺乏对跨体系热行为特征泛化性的深入研究。值得注意的是，对于同一个反应体系，不同判据往往会得到不同的判断结果，原因可能在于：1)不同判据所用表征反应系统的信息(特征)不同；2)现有判据大多采用单一特征，而单一特征可能会遗漏重要信息，无法充分表征各种热行为。此外，对于不同反应体系，其热行为受反应热动力学参数、操作条件等诸多因素影响，具有跨体系差异性，这在很大程度上限制了判据的应用范围。由此可见，建立具有优良辨识性能的跨体系通用判据对于反应体系的热行为辨识至关重要。
3.由以上分析可知，热行为辨识的关键在于特征的提取及识别，其本质上属于模式识别范畴。模式识别方法近年来在语音识别、图像处理、故障检测等领域的成功应用，为反应体系热行为的表征与辨识研究提供了新的思路，同时也为跨体系热行为判据的研究提供了新的途径。
4.本发明设计了一种用于恒温半间歇反应热行为跨体系判别的模式分类的方法，目的是根据每个单特征发挥的作用大小，舍弃准确率很差的冗余特征，将识别准确率相近的特征归为一个特征包，基于不同特征包的识别准确率高低，设置特征包优先级，自适应筛选最佳特征包组合，进而实现反应体系热行为的高精度跨体系识别。


技术实现要素：

5.为此，本发明提供一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，用以克服现有技术中热行为辨别常常限于单一反应体系，同时热行为辨别特征单一而导致的准确率较低的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，包括：
7.步骤s1，获取若干识别样本，特征提取模块对任一所述识别样本进行反应热行为多维度特征提取并获取任一特征的识别准确率；
8.步骤s2，特征筛选模块计算任一所述特征的平均识别准确率，基于所述平均识别准确率与预设识别准确率标准的比对结果对特征进行筛选；
9.步骤s3，所述特征筛选模块基于识别准确率间隔确定识别准确率边界，基于识别准确率边界将筛选出的所述特征归类为特征包，并确定所述特征包的优先级；
10.步骤s4，中控模块统计筛选后的特征数量，并在第二特征数量水平对所述预设识
别准确率标准进行调节,所述特征筛选模块以调节后的预设识别准确率标准重新对所述特征进行筛选；
11.步骤s5，所述中控模块计算特征包数量，确定特征包数量水平，若特征包数量不符合标准，则根据特征包数量水平确定对所述识别准确率间隔的调节方式；
12.步骤s6，针对具体样本的识别，根据所述特征包的优先级筛选最佳特征包组合，对新反应体系热行为样本进行识别时，将所述方法进行迁移。
13.进一步地，在所述步骤s2中，所述特征筛选模块计算任一所述特征的平均识别准确率p，设定
[0014][0015]
其中，fi为任一特征在第i识别样本中的准确率，i的取值为1～m，m为识别样本的总数量；
[0016]
所述特征筛选模块设有预设识别准确率标准p0，特征筛选模块将单个特征的平均识别准确率p与预设识别准确率标准p0进行比对以判定单个特征的识别准确率是否符合标准，
[0017]
若单个特征的平均识别准确率处于第一准确率水平，所述特征筛选模块判定该特征的识别准确率符合标准；
[0018]
若单个特征的平均识别准确率处于第二准确率水平，所述特征筛选模块判定该特征的识别准确率不符合标准，并剔除该特征；
[0019]
所述第一准确率水平满足p≥p0，所述第二准确率水平满足p＜p0。
[0020]
进一步地，在所述步骤s3中，所述特征筛选模块根据平均识别准确率对处于第一准确率水平的特征进行归类，特征筛选模块中设有若干识别准确率边界，包括第一识别准确率边界p1，第二识别准确率边界p2，...，第n识别准确率边界pn，其中，p1＜p2＜...＜pn，特征筛选模块将处于第一准确率水平的单个特征的平均识别准确率p分别与识别准确率边界进行比对，其中，
[0021]
若为第一准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第一特征包，并将第一特征包的优先级确定为第一优先级；
[0022]
若为第二准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第二特征包，并将第二特征包的优先级确定为第二优先级；
[0023]
若为第n准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第n特征包，并将第n特征包的优先级确定为第n优先级；
[0024]
若为第n+1准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第n+1特征包，并将第n+1特征包的优先级确定为第n+1优先级；
[0025]
所述第一准确率比对结果满足p≥pn，所述第二准确率比对结果满足p
n-1
≤p＜pn，所述第n准确率比对结果满足p1≤p＜p2，所述第n+1准确率比对结果满足p0≤p＜p1，优先级别为第一优先级＞第二优先级＞第n优先级＞第n+1优先级。
[0026]
进一步地，所述识别准确率边界的确定方法为，所述特征筛选模块中设有识别准确率间隔r0和最大识别准确率p
max
，特征筛选模块以预设识别准确率标准p0为基线，每经过
一个识别准确率间隔r0设置一个识别准确率边界；
[0027]
所述第一识别准确率边界p1＝p0+r0；
[0028]
所述第二识别准确率边界p2＝p0+2r0；
[0029]
所述第n识别准确率边界pn＝p0+nr0；
[0030]
其中，pn＜p
max
。
[0031]
进一步地，在所述步骤s4中，所述中控模块将筛选后的特征数量m与预设特征数量标准m0进行比对以判定筛选后的特征数量是否符合标准；
[0032]
若筛选后的特征数量处于第一特征数量水平，所述中控模块判定筛选后的特征数量符合标准；
[0033]
若筛选后的特征数量处于第二特征数量水平，所述中控模块判定筛选后的特征数量不符合标准，需对所述预设识别准确率标准进行调节；
[0034]
所述第一特征数量水平满足m≥m0，所述第二特征数量水平满足m＜m0。
[0035]
进一步地，所述中控模块设有在第二特征数量水平下对所述预设识别准确率标准的调节方式；
[0036]
第一识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第一预设识别准确率标准；
[0037]
第二识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第二预设识别准确率标准；
[0038]
第三识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第三预设识别准确率标准；
[0039]
所述特征筛选模块根据调节后的预设识别准确率标准重新对所述特征进行筛选；
[0040]
第一预设识别准确率标准＜第二预设识别准确率标准＜第三预设识别准确率标准＜预设识别准确率标准。
[0041]
进一步地，在所述步骤s5中，所述中控模块计算预设识别准确率标准pj与最大识别准确率p
max
之间包含的识别准确率间隔r0的数量q，设定
[0042][0043]
所述中控模块计算特征包数量r，
[0044]
若q为正整数，则设定r＝q；
[0045]
若q不为正整数，则设定r为大于q的最小正整数；
[0046]
其中，在所述第一特征数量水平，预设识别准确率标准pj，j＝0；
[0047]
在所述第二特征数量水平，预设识别准确率标准pj，j＝a，b，c。
[0048]
进一步地，所述中控模块中设有最小特征包数量临界值r
min
和最大特征包数量临界值r
max
，中控模块将特征包数量r分别与r
min
和r
max
进行比对以判定特征包数量是否符合标准；
[0049]
若处于第一特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量过大，不符合标准，需增大识别准确率间隔；
[0050]
若处于第二特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量符合标准；
[0051]
若处于第三特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量过小，不符合标准，需
减小识别准确率间隔；
[0052]
其中，所述第一特征包数量水平满足r＞r
max
，所述第二特征包数量水平满足r
min
≤r≤r
max
，所述第三特征包数量水平满足r＜r
min
。
[0053]
进一步地，所述中控模块设有在第一特征包数量水平下增大识别准确率间隔的方式；
[0054]
第一增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第一增大识别准确率间隔；
[0055]
第二增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第二增大识别准确率间隔；
[0056]
第三增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第三增大识别准确率间隔；
[0057]
其中，第一增大识别准确率间隔＞第二增大识别准确率间隔＞第三增大识别准确率间隔＞识别准确率间隔。
[0058]
进一步地，所述中控模块设有在第三特征包数量水平下减小识别准确率间隔的方式；
[0059]
第一减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第一减小识别准确率间隔；
[0060]
第二减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第二减小识别准确率间隔；
[0061]
第三减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第三减小识别准确率间隔；
[0062]
其中，第一减小识别准确率间隔＜第二减小识别准确率间隔＜第三减小识别准确率间隔＜识别准确率间隔。
[0063]
本发明还保护一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，所述迁移方法的步骤是：
[0064]
获取不同热行为情形下状态变量随反应进行的变化曲线，根据状态变量变化曲线提取多维度特征；
[0065]
根据识别样本的总数量计算多维度特征中每个特征的平均识别准确率；
[0066]
设定预设识别准确率标准p0和识别准确率间隔r0，统计每个特征的最大识别准确率p
max
，计算预设识别准确率标准p0与最大识别准确率p
max
之间包含的识别准确率间隔r0的数量q，根据识别准确率间隔r0将预设识别准确率标准p0与最大识别准确率p
max
范围内的数值划分为第一识别准确率边界p1，第二识别准确率边界p2，...，第n识别准确率边界pn，其中，p1＜p2＜...＜pn；
[0067]
将大于预设识别准确率标准p0的单个特征的平均识别准确率p分别与各个识别准确率边界进行比对，根据单个特征的平均识别准确率由高到低对特征进行排序，将平均识别准确率在同一个识别准确率范围的特征归为一个特征包，相邻两个特征包之间设置识别准确率间隔，按照识别准确率高低建立了特征包优先级结构，识别准确率高的特征包优先级高；
[0068]
对新反应体系热行为样本进行多维度特征提取，按照特征包优先级结构获得不同
优先级的特征包，并选择最佳特征包组合进行识别。
[0069]
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明将特征按照平均识别准确率相近的特征归为一个特征包，按照平均识别准确率高低建立了特征包优先级结构。基于特征包优先级，可以充分发挥高优先级特征包的高分类准确率优势。
[0070]
进一步地，研究发现，增加特征维度可有效提高热行为的识别准确率。本发明通过计算任一特征在若干识别样本中的平均识别准确率评判单特征发挥的作用大小，并通过预设识别准确率标准p0，舍弃准确率较差的冗余特征，通过上述技术方案，一方面提高了热行为的识别准确率，另一方面，通过剔除冗余特征，提高了热行为的识别效率。
[0071]
进一步地，本发明根据单个特征的平均识别准确率由高到低对特征进行排序，然后将平均识别准确率相接近的特征归为一个特征包。平均识别准确率相差较大的特征分别位于不同的特征包，本发明相邻两个特征包之间设置识别准确率间隔，以此进行特征包的划分。按照识别准确率高低建立了特征包优先级结构。基于特征包优先级，可以充分发挥高优先级特征包的高分类准确率优势。
[0072]
进一步地，合适的特征维度可有效提高热行为的识别准确率，本发明通过预设特征数量标准以对特征的数量是否符合标准进行评判，并在特征的数量不符合标准时调低预设识别准确率标准以适当的增加筛选出的特征数量，进一步提高了热行为的识别准确率。
[0073]
进一步地，本发明在调低预设识别准确率标准以适当的增加筛选出的特征数量时，计算筛选后的特征数量与预设特征数量标准的特征数量差值，并根据特征数量差值的取值选用不同的调节系数对预设识别准确率标准进行调节，在筛选后的特征数量少的程度较大时，则相对的将预设识别准确率标准降低的较大一些，在筛选后的特征数量少的程度较小时，则相对的将预设识别准确率标准降低的较小一些，以此实现适当的增加筛选出的特征数量，本发明通过设置识别准确率标准调节系数对预设识别准确率标准分档次调节，并对识别准确率标准调节系数的取值进行限定，避免筛选后的特征数量不足或筛选后的特征数量中存在冗余特征，进一步提高了热行为的识别准确率。
[0074]
进一步地，合适的特征包数量可有效提高热行为的识别准确率，本发明通过预设最小特征包数量临界值r
min
和最大特征包数量临界值r
max
，以判定特征包数量是否符合标准，并在特征包数量不符合标准时确定对识别准确率间隔的调节方式，以将特征包数量控制在一个合理的范围，进而提高热行为的识别准确率和识别效率。
[0075]
进一步地，本发明在对识别准确率间隔进行调节时，基于对预设识别准确率标准的调节经验，同样通过设置识别准确率间隔调节系数，将识别准确率间隔调节至对应值以增加或减小特征包数量，以将特征包数量控制在一个合理的范围，进而提高热行为的识别准确率和识别效率。
[0076]
进一步地，本发明将迁移方法引入恒温半间歇反应体系的跨体系热行为判别中，提高分类准确率。
附图说明
[0077]
图1为本发明实施例用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法的流程图；
[0078]
图2为本发明实施例特征包优先级迁移方法示意图；
[0079]
图3为本发明实施例自动特征提取流程图；
[0080]
图4(a)为恒温半间歇均相反应过程中ξb随时间的变化曲线；
[0081]
图4(b)为恒温半间歇均相反应过程中ξ
ac
随时间的变化曲线；
[0082]
图4(c)为恒温半间歇均相反应过程中τ随时间的变化曲线；
[0083]
图5(a)为恒温半间歇均相反应在本质安全热行为情形下ξb随时间的变化曲线；
[0084]
图5(b)为恒温半间歇均相反应在本质安全热行为情形下ξ
ac
随时间的变化曲线；
[0085]
图5(c)为恒温半间歇均相反应在本质安全热行为情形下τ随时间的变化曲线。
具体实施方式
[0086]
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0087]
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
[0088]
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0089]
请参阅图1和图2所示，图1为本发明实施例用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法的流程图，图2为本发明实施例特征包优先级迁移方法示意图；本发明所述用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法包括：
[0090]
步骤s1，获取若干识别样本，特征提取模块对任一所述识别样本进行反应热行为多维度特征提取并获取任一特征的识别准确率；
[0091]
步骤s2，特征筛选模块计算任一所述特征的平均识别准确率，基于所述平均识别准确率与预设识别准确率标准的比对结果对特征进行筛选；
[0092]
步骤s3，所述特征筛选模块基于识别准确率间隔确定识别准确率边界，基于识别准确率边界将筛选出的所述特征归类为特征包，并确定所述特征包的优先级；
[0093]
步骤s4，中控模块统计筛选后的特征数量，并在第二特征数量水平对所述预设识别准确率标准进行调节,所述特征筛选模块以调节后的预设识别准确率标准重新对所述特征进行筛选；
[0094]
步骤s5，所述中控模块计算特征包数量，确定特征包数量水平，若特征包数量不符合标准，则根据特征包数量水平确定对所述识别准确率间隔的调节方式；
[0095]
步骤s6，针对具体样本的识别，根据所述特征包的优先级筛选最佳特征包组合，对新反应体系热行为样本进行识别时，将所述方法进行迁移。
[0096]
对新反应体系热行为样本进行识别时，将上述方法进行迁移，自动选择最佳特征包组合以进行热行为识别。本发明将迁移方法引入恒温半间歇反应体系的跨体系热行为判别中，提高分类准确率。
[0097]
本发明将特征按照平均识别准确率相近的特征归为一个特征包，按照平均识别准确率高低建立了特征包优先级结构。基于特征包优先级，可以充分发挥高优先级特征包的高分类准确率优势。
[0098]
在步骤s1中，特征提取的方法包括：
[0099]
人工特征提取：图4和图5展示了恒温半间歇均相反应系统不同热行为情形下状态变量(如无量纲转化率ξb、无量纲累积度ξ
ac
、无量纲温度τ等)随反应进行的变化曲线，如图4和图5所示，其中，图4(a)为恒温半间歇均相反应过程中ξb随时间的变化曲线，图4(b)为恒温半间歇均相反应过程中ξ
ac
随时间的变化曲线，图4(c)为恒温半间歇均相反应过程中τ随时间的变化曲线，图4(a)、图4(b)和图4(c)中点线箭头表示夹套温度升高的方向，虚线、实线和点划线分别表示三种不同的热行为，虚线表示ni(未引发)，实线表示tr(热失控)，点划线表示qfs(快速且安全状态)，图中τj为无量纲夹套温度，θ为无量纲时间。图5(a)为恒温半间歇均相反应在本质安全热行为情形下ξb随时间的变化曲线，图5(b)为恒温半间歇均相反应在本质安全热行为情形下ξ
ac
随时间的变化曲线，图5(c)为恒温半间歇均相反应在本质安全热行为情形下τ随时间的变化曲线，图5(a)、图5(b)和图5(c)中点线箭头表示夹套温度升高的方向，图中τj为无量纲夹套温度，θ为无量纲时间。针对不同热行为，根据状态变量变化曲线提取多项特征，包括转化率在上升阶段的最大曲率、转化率在初始时刻的斜率、转化率-时间曲线的最大斜率、转化率的最大值、累积度的最大值、温度-时间曲线在凹型阶段的最大曲率等，不同反应热行为所提取的多维度特征种类及数量可相同，但数值不同。
[0100]
特征自提取：在反应热行为特征提取方面，发明人经过充分地文献调研，尚未发现有关特征自提取的研究报道，而特征自提取可以生成某些人工难以发现的特征，尤其是一些物理含义不明确但对识别有效的隐含特征。
[0101]
为此，本发明将自编码器(深度学习)引入热行为特征的自提取研究中，并提出串级自编码器，如图3所示。自编码器包括编码器和解码器，本质上均为神经网络层，其中编码器可用于特征提取，而解码器可利用提取的特征进行(输入)信号的重构以检验特征提取的有效性。相较于单个自编码器，串级自编码器可以实现复杂反应体系较大数据的深度降维，有利于冗余信息的剔除，进而有助于复杂反应热行为识别准确率的提升。
[0102]
在上述两种特征提取思路的基础上，本发明将人工提取的特征与自动提取的特征共同作为反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法的输入，以充分发挥人工提特征的直观性和自动提特征的便捷性。
[0103]
特征挖掘研究作为模式识别的重要基础，直接关系到热行为表征的可靠性。发明人前期研究发现，增大特征维度可有效提高热行为的识别准确率。为全面、准确地表征不同热行为，本发明包括热行为人工表征和热行为自动表征。1)为有效表征各类热行为，拟通过系统地分析反应体系的状态参数变化，结合热行为类别属性，可挖掘有效表征各类热行为的线性及非线性特征组合，此过程即人工提取特征过程；2)在系统分析人工提取特征的基础上，进行特征自提取，充分对比人工提取特征和自动提取特征，优化特征组合及提取方式以适应复杂的反应情形。
[0104]
在步骤s6中，针对某个具体样本的识别，拟根据特征包优先级结构筛选最佳特征包组合。前期可以设定目标特征包的数量，获得待识别反应热行为下的样本的特征，并按照特征包优先级结构确定待识别反应热行为下的样本的特征的特征包优先级结构，并按照优先级由高到低顺次计算特征包是否满足当前反应热行为要求，计算过程中若达到设定的目标特征包数量，则选取此时满足的特征包进行识别，此后的特征包不再进行判断，确定最佳特征包组合；遍历所有特征包后均没有满足当前反应热行为要求的特征包，则选取优先级
排名前二的两个特征包进行识别，确定最佳特征包组合。
[0105]
本发明采用k近邻(k-nn)方法，针对待识别样本的每个特征包，求取其与训练样本之间的欧式距离。若计算的欧式距离小于设定值，则认为该特征包有效，否则无效。
[0106]
示例性地，所述是否满足当前反应热行为要求的具体实现是：计算样本与所有训练样本之间的特征包的最小欧式距离，若最小欧式距离小于设定值，则认为该特征包有效，否则无效，如果遍历所有特征包后仍无效，将前两个优先级的特征包确定为最佳特征包组合。
[0107]
示例性地，本发明也可以根据计算样本与所有训练样本之间特征包的欧式距离，将所有欧式距离从小到大排序，统计排名前10的训练样本的反应热行为类别，以训练样本数量多的反应热行为类别作为新样本的反应热行为类别。
[0108]
根据建立的特征包优先级，对新反应体系热行为样本进行识别时自动选择适合于新反应体系热行为的最佳特征包组合。通过这种方式可以针对新反应体系热行为样本选择最适合的特征信息同时剔除冗余信息，进而有利于提升跨体系热行为的识别准确率及识别效率。以上分类过程以均相反应为例，但不局限于均相反应热行为识别。
[0109]
本发明对于单个热行为反应体系的数据样本分类，不涉及循环，基本语句执行次数为常数，计算复杂度为o(1)，非常适合在线处理。
[0110]
具体而言，在所述步骤s2中，所述特征筛选模块计算任一所述特征的平均识别准确率p，设定
[0111][0112]
其中，fi为任一特征在第i识别样本中的准确率，i的取值为1～m，m为识别样本的总数量；
[0113]
所述特征筛选模块设有预设识别准确率标准p0，特征筛选模块将单个特征的平均识别准确率p与预设识别准确率标准p0进行比对以判定单个特征的识别准确率是否符合标准，
[0114]
若单个特征的平均识别准确率处于第一准确率水平，所述特征筛选模块判定该特征的平均识别准确率符合标准；
[0115]
若单个特征的平均识别准确率处于第二准确率水平，所述特征筛选模块判定该特征的平均识别准确率不符合标准，并剔除该特征；
[0116]
所述第一准确率水平满足p≥p0，所述第二准确率水平满足p＜p0。
[0117]
在本实施例中，设定预设识别准确率标准p0的取值为60％＜p0＜80％，本实施例优选p0＝62％。
[0118]
研究发现，增加特征维度可有效提高热行为的识别准确率。本发明通过计算任一特征在若干识别样本中的平均准确率评判单特征发挥的作用大小，并通过预设识别准确率标准p0，舍弃准确率较差的冗余特征，通过上述技术方案，一方面提高了热行为的识别准确率，另一方面，通过剔除冗余特征，提高了热行为的识别效率。
[0119]
具体而言，在所述步骤s3中，所述特征筛选模块根据平均识别准确率对处于第一准确率水平的特征进行归类，特征筛选模块中设有若干识别准确率边界，包括第一识别准
确率边界p1，第二识别准确率边界p2，...，第n识别准确率边界pn，其中，p1＜p2＜...＜pn，特征筛选模块将处于第一准确率水平的单个特征的平均识别准确率p分别与识别准确率边界进行比对，其中，
[0120]
若为第一准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第一特征包，并将第一特征包的优先级确定为第一优先级；
[0121]
若为第二准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第二特征包，并将第二特征包的优先级确定为第二优先级；
[0122]
若为第n准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第n特征包，并将第n特征包的优先级确定为第n优先级；
[0123]
若为第n+1准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第n+1特征包，并将第n+1特征包的优先级确定为第n+1优先级；
[0124]
其中，所述第一准确率比对结果满足p≥pn，所述第二准确率比对结果满足p
n-1
≤p＜pn，所述第n准确率比对结果满足p1≤p＜p2，所述第n+1准确率比对结果满足p0≤p＜p1，优先级别为第一优先级＞第二优先级＞第n优先级＞第n+1优先级；不同优先级对应不同的识别准确率范围。
[0125]
具体而言，所述识别准确率边界的确定方法为，
[0126]
所述特征筛选模块中设有识别准确率间隔r0和最大识别准确率p
max
，特征筛选模块以预设识别准确率标准p0为基线，每经过一个识别准确率间隔r0设置一个识别准确率边界，则有，
[0127]
所述第一识别准确率边界p1＝p0+r0；
[0128]
所述第二识别准确率边界p2＝p0+2r0；
[0129]
所述第n识别准确率边界pn＝p0+nr0；
[0130]
其中，pn＜p
max
。
[0131]
在本实施例中，设定识别准确率间隔r0的取值为2％＜r0＜7％，本实施例优选r0＝4％，最大识别准确率p
max
设定为任意特征的最大识别准确率。
[0132]
本发明根据单个特征的平均识别准确率由高到低对特征进行排序，然后将平均识别准确率相接近的特征归为一个特征包。平均识别准确率相差较大的特征分别位于不同的特征包，本发明相邻两个特征包之间设置识别准确率间隔，以此进行特征包的划分。值得注意的是，尽管不同的特征包可能对应不同的识别准确率，但它们对于热行为识别具有一定的信息互补作用，按照识别准确率高低建立了特征包优先级结构。基于特征包优先级，可以充分发挥高优先级特征包的高分类准确率优势。
[0133]
具体而言，在所述步骤s4中，所述中控模块将筛选后的特征数量m与预设特征数量标准m0进行比对以判定筛选后的特征数量是否符合标准，其中，
[0134]
若筛选后的特征数量处于第一特征数量水平，所述中控模块判定筛选后的特征数量符合标准；
[0135]
若筛选后的特征数量处于第二特征数量水平，所述中控模块判定筛选后的特征数量不符合标准，需对所述预设识别准确率标准进行调节；
[0136]
所述第一特征数量水平满足m≥m0，所述第二特征数量水平满足m＜m0。
[0137]
在本实施例中，预设特征数量标准m0可根据识别样本的总特征维度数量进行确
定，本实施例限定预设特征数量标准m0不小于总特征维度数量的1/2。
[0138]
具体而言，所述中控模块设有在第二特征数量水平下对所述预设识别准确率标准的调节方式，其中，
[0139]
第一识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第一预设识别准确率标准；
[0140]
第二识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第二预设识别准确率标准；
[0141]
第三识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第三预设识别准确率标准；
[0142]
所述特征筛选模块根据调节后的预设识别准确率标准重新对所述特征进行筛选；
[0143]
第一预设识别准确率标准＜第二预设识别准确率标准＜第三预设识别准确率标准＜预设识别准确率标准，根据实际工况进行设置。
[0144]
本发明提供一种优选的实施方式，采用识别准确率标准调节系数的方式对预设识别准确率标准进行调节，具体实施方式如下：
[0145]
所述中控模块在第二特征数量水平下计算筛选后的特征数量m与预设特征数量标准m0的特征数量差值δm，设定δm＝m
0-m，中控模块中设有第一预设特征数量差值δm1和第二预设特征数量差值δm2，δm1＜δm2，中控模块将特征数量差值δm分别与δm1和δm2进行比对以确定对所述预设识别准确率标准的调节方式，其中
[0146]
第一识别准确率标准调节方式为，选用第一识别准确率标准调节系数e1将所述预设识别准确率标准调节至第一预设识别准确率标准pa，设定pa＝p0×
e1；
[0147]
第二识别准确率标准调节方式为，选用第二识别准确率标准调节系数e2将所述预设识别准确率标准调节至第二预设识别准确率标准pb，设定pb＝p0×
e2；
[0148]
第三识别准确率标准调节方式为，选用第三识别准确率标准调节系数e3将所述预设识别准确率标准调节至第三预设识别准确率标准pc，设定pc＝p0×
e3；
[0149]
所述特征筛选模块根据调节后的预设识别准确率标准重新对所述特征进行筛选；
[0150]
其中，所述第一识别准确率标准调节方式满足δm≥δm2，所述第二识别准确率标准调节方式满足δm1≤δm＜δm2，所述第三识别准确率标准调节方式满足δm＜δm1，0.8＜e1＜e2＜e3＜1，p0为预设识别准确率标准。
[0151]
在本实施例中，设定0.8＜e1＜0.85＜e2＜0.9＜e3＜1，本实施例优选e1＝0.83，e2＝0.88，e3＝0.95，第一预设特征数量差值δm1＝0.1
×
m0，第二预设特征数量差值δm2＝0.2
×
m0。
[0152]
合适的特征维度可有效提高热行为的识别准确率，本发明通过预设特征数量标准以对特征的数量是否符合标准进行评判，并在特征的数量不符合标准时调低预设识别准确率标准以适当的增加筛选出的特征数量，进一步提高了热行为的识别准确率。
[0153]
本发明在调低预设识别准确率标准以适当的增加筛选出的特征数量时，计算筛选后的特征数量与预设特征数量标准的特征数量差值，并根据特征数量差值的取值选用不同的调节系数对预设识别准确率标准进行调节，在筛选后的特征数量少的程度较大时，则相对的将预设识别准确率标准降低的较大一些，在筛选后的特征数量少的程度较小时，则相对的将预设识别准确率标准降低的较小一些，以此实现适当的增加筛选出的特征数量，本
发明通过设置识别准确率标准调节系数对预设识别准确率标准分档次调节，并对识别准确率标准调节系数的取值进行限定，避免筛选后的特征数量不足或筛选后的特征数量中存在冗余特征，进一步提高了热行为的识别准确率。
[0154]
具体而言，在所述步骤s5中，所述中控模块根据特征包数量水平确定对所述识别准确率间隔的调节方式为：计算广义预设识别准确率标准pj与最大识别准确率p
max
之间包含的识别准确率间隔r0的数量q，设定
[0155][0156]
所述中控模块计算特征包数量r，
[0157]
若q为正整数，则设定r＝q；
[0158]
若q不为正整数，则设定r为大于q的最小正整数；
[0159]
其中，在所述第一特征数量水平，广义预设识别准确率标准pj，j＝0；
[0160]
在所述第二特征数量水平，广义预设识别准确率标准pj，j＝a，b，c。，下标a，b，c为不同预设识别准确率标准，第一预设识别准确率标准pa＜第二预设识别准确率标准pb＜第三预设识别准确率标准pc＜预设识别准确率标准p0。
[0161]
具体而言，所述中控模块中设有最小特征包数量临界值r
min
和最大特征包数量临界值r
max
，中控模块将特征包数量r分别与r
min
和r
max
进行比对以判定特征包数量是否符合标准，
[0162]
若处于第一特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量过大，不符合标准，需增大识别准确率间隔；
[0163]
若处于第二特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量符合标准；
[0164]
若处于第三特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量过小，不符合标准，需减小识别准确率间隔；
[0165]
其中，所述第一特征包数量水平满足r＞r
max
，所述第二特征包数量水平满足r
min
≤r≤r
max
，所述第三特征包数量水平满足r＜r
min
。
[0166]
在对具体样本的识别过程中发现，当特征包的数量大于7时，对样本的识别准确率可达95％以上，而当特征包的数量大于15时，虽然对样本的识别准确率可达96％以上，但是识别效率会显著降低，综合考虑准确率和识别效率，本实施例优选r
min
＝7，r
max
＝15。
[0167]
具体而言，所述中控模块设有在第一特征包数量水平下增大识别准确率间隔的方式，其中，
[0168]
第一增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第一增大识别准确率间隔；
[0169]
第二增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第二增大识别准确率间隔；
[0170]
第三增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第三增大识别准确率间隔；
[0171]
其中，第一增大识别准确率间隔＞第二增大识别准确率间隔＞第三增大识别准确率间隔＞识别准确率间隔。
[0172]
本发明提供一种优选的实施方式，采用识别准确率间隔增大调节系数的方式对识
别准确率间隔进行增大调节，具体实施方式如下：
[0173]
所述中控模块在第一特征包数量水平计算特征包数量r与最大特征包数量临界值r
max
的特征包数量过大差值δrd，设定δrd＝r-r
max
，中控模块中设有第一预设特征包数量过大差值δr
d1
和第二预设特征包数量过大差值δr
d2
，δr
d1
＜δr
d2
，中控模块将特征包数量过大差值δrd分别与δr
d1
和δr
d2
进行比对以确定增大识别准确率间隔的方式，其中，
[0174]
第一增大识别准确率间隔方式为，选用第一识别准确率间隔增大调节系数δ1将识别准确率间隔调节至第一增大识别准确率间隔r
d1
，设定r
d1
＝r0×
δ1；
[0175]
第二增大识别准确率间隔方式为，选用第二识别准确率间隔增大调节系数δ2将识别准确率间隔调节至第二增大识别准确率间隔r
d2
，设定r
d2
＝r0×
δ2；
[0176]
第三增大识别准确率间隔方式为，选用第三识别准确率间隔增大调节系数δ3将识别准确率间隔调节至第三增大识别准确率间隔r
d3
，设定r
d3
＝r0×
δ3；
[0177]
其中，所述第一增大识别准确率间隔方式满足δrd≥δr
d2
，所述第二增大识别准确率间隔方式满足δr
d1
≤δrd＜δr
d2
，所述第三增大识别准确率间隔方式满足δrd＜δr
d1
，1＜δ3＜δ2＜δ1＜1.2，r0为识别准确率间隔。
[0178]
在本实施例中，设定1＜δ3＜1.08＜δ2＜1.15＜δ1＜1.2，本实施例优选δ3＝1.05，δ2＝1.1，δ1＝1.18，1＜δr
d1
＜4＜δr
d2
＜7，本实施例优选第一预设特征包数量过大差值δr
d1
＝3，第二预设特征包数量过大差值δr
d2
＝6。
[0179]
具体而言，所述中控模块设有在第三特征包数量水平下减小识别准确率间隔的方式，其中，
[0180]
第一减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第一减小识别准确率间隔；
[0181]
第二减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第二减小识别准确率间隔；
[0182]
第三减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第三减小识别准确率间隔；
[0183]
其中，第一减小识别准确率间隔＜第二减小识别准确率间隔＜第三减小识别准确率间隔＜识别准确率间隔。
[0184]
本发明提供一种优选的实施方式，采用识别准确率间隔减小调节系数的方式对识别准确率间隔进行减小调节，具体实施方式如下：
[0185]
所述中控模块在第三特征包数量水平计算特征包数量r与最小特征包数量临界值r
min
的特征包数量过小差值δr
x
，设定δr
x
＝r
min-r，中控模块中设有第一预设特征包数量过小差值δr
x1
和第二预设特征包数量过小差值δr
x2
，δr
x1
＜δr
x2
，中控模块将特征包数量过小差值δr
x
分别与δr
x1
和δr
x2
进行比对以确定减小识别准确率间隔的方式，其中，
[0186]
第一减小识别准确率间隔方式为，选用第一识别准确率间隔减小调节系数η1将识别准确率间隔调节至第一减小识别准确率间隔r
x1
，设定r
x1
＝r0×
η1；
[0187]
第二减小识别准确率间隔方式为，选用第二识别准确率间隔减小调节系数η2将识别准确率间隔调节至第二减小识别准确率间隔r
x2
，设定r
x2
＝r0×
η2；
[0188]
第三减小识别准确率间隔方式为，选用第三识别准确率间隔减小调节系数η3将识别准确率间隔调节至第三减小识别准确率间隔r
x3
，设定r
x3
＝r0×
η3；
[0189]
其中，所述第一减小识别准确率间隔方式满足δr
x
≥δr
x2
，所述第二减小识别准确率间隔方式满足δr
x1
≤δr
x
＜δr
x2
，所述第三减小识别准确率间隔方式满足δr
x
＜δr
x1
，0.8＜η1＜η2＜η3＜1，r0为识别准确率间隔。
[0190]
在本实施例中，设定0.8＜η1＜0.88＜η2＜0.95＜η3＜1，本实施例优选η1＝0.83，η2＝0.9，η3＝0.97，2＜δr
x1
＜4＜δr
x2
＜6，本实施例优选第一预设特征包数量过小差值δr
x1
＝3，第二预设特征包数量过小差值δr
x2
＝5。
[0191]
合适的特征包数量可有效提高热行为的识别准确率，本发明通过预设最小特征包数量临界值r
min
和最大特征包数量临界值r
max
，以判定特征包数量是否符合标准，并在特征包数量不符合标准时确定对识别准确率间隔的调节方式，以将特征包数量控制在一个合理的范围，进而提高热行为的识别准确率和识别效率。
[0192]
本发明在对识别准确率间隔进行调节时，基于对预设识别准确率标准的调节经验，同样通过设置识别准确率间隔调节系数，将识别准确率间隔调节至对应值以增加或减小特征包数量，以将特征包数量控制在一个合理的范围，进而提高热行为的识别准确率和识别效率。
[0193]
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
[0194]
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，包括：步骤s1，获取若干识别样本，特征提取模块对任一所述识别样本进行反应热行为多维度特征提取并获取任一特征的识别准确率；步骤s2，特征筛选模块计算任一所述特征的平均识别准确率，基于所述平均识别准确率与预设识别准确率标准的比对结果对特征进行筛选；步骤s3，所述特征筛选模块基于识别准确率间隔确定识别准确率边界，基于识别准确率边界将筛选出的所述特征归类为特征包，并确定所述特征包的优先级；步骤s4，中控模块统计筛选后的特征数量，并在第二特征数量水平对所述预设识别准确率标准进行调节，所述特征筛选模块以调节后的预设识别准确率标准重新对所述特征进行筛选；步骤s5，所述中控模块计算特征包数量，确定特征包数量水平，若特征包数量不符合标准，则根据特征包数量水平确定对所述识别准确率间隔的调节方式；步骤s6，针对具体样本的识别，根据所述特征包的优先级筛选最佳特征包组合，对新反应体系热行为样本进行识别时，将所述方法进行迁移。2.根据权利要求1所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述特征筛选模块计算任一所述特征的平均识别准确率p，设定其中，f
i
为任一特征在第i识别样本中的准确率，i的取值为1～m，m为识别样本的总数量；所述特征筛选模块设有预设识别准确率标准p0，特征筛选模块将单个特征的平均识别准确率p与预设识别准确率标准p0进行比对以判定单个特征的平均识别准确率是否符合标准，若单个特征的平均识别准确率处于第一准确率水平，所述特征筛选模块判定该特征的识别准确率符合标准；若单个特征的平均识别准确率处于第二准确率水平，所述特征筛选模块判定该特征的识别准确率不符合标准，并剔除该特征；所述第一准确率水平满足p≥p0，所述第二准确率水平满足p＜p0。3.根据权利要求2所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述特征筛选模块根据平均识别准确率对处于第一准确率水平的特征进行归类，特征筛选模块中设有若干识别准确率边界，包括第一识别准确率边界p1，第二识别准确率边界p2，...，第n识别准确率边界p
n
，其中，p1＜p2＜...＜p
n
，特征筛选模块将处于第一准确率水平的单个特征的平均识别准确率p分别与识别准确率边界进行比对，其中，若为第一准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第一特征包，并将第一特征包的优先级确定为第一优先级；若为第二准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第二特征包，并将第二特征包的优先级确定为第二优先级；
若为第n准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第n特征包，并将第n特征包的优先级确定为第n优先级；若为第n+1准确率比对结果，所述特征筛选模块将该特征归类为第n+1特征包，并将第n+1特征包的优先级确定为第n+1优先级；所述第一准确率比对结果满足p≥p
n
，所述第二准确率比对结果满足p
n-1
≤p＜p
n
，所述第n准确率比对结果满足p1≤p＜p2，所述第n+1准确率比对结果满足p0≤p＜p1，优先级别为第一优先级＞第二优先级＞第n优先级＞第n+1优先级。4.根据权利要求3所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，所述识别准确率边界的确定方法为，所述特征筛选模块中设有识别准确率间隔r0和最大识别准确率p
max
，特征筛选模块以预设识别准确率标准p0为基线，每经过一个识别准确率间隔r0设置一个识别准确率边界；所述第一识别准确率边界p1＝p0+r0；所述第二识别准确率边界p2＝p0+2r0；所述第n识别准确率边界p
n
＝p0+nr0；其中，p
n
＜p
max
。5.根据权利要求4所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，在所述步骤s4中，所述中控模块将筛选后的特征数量m与预设特征数量标准m0进行比对以判定筛选后的特征数量是否符合标准；若筛选后的特征数量处于第一特征数量水平，所述中控模块判定筛选后的特征数量符合标准；若筛选后的特征数量处于第二特征数量水平，所述中控模块判定筛选后的特征数量不符合标准，需对所述预设识别准确率标准进行调节；所述第一特征数量水平满足m≥m0，所述第二特征数量水平满足m＜m0。6.根据权利要求5所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，所述中控模块设有在第二特征数量水平下对所述预设识别准确率标准的调节方式；第一识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第一预设识别准确率标准；第二识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第二预设识别准确率标准；第三识别准确率标准调节方式为，所述中控模块将预设识别准确率标准调节至第三预设识别准确率标准；所述特征筛选模块根据调节后的预设识别准确率标准重新对所述特征进行筛选；第一预设识别准确率标准＜第二预设识别准确率标准＜第三预设识别准确率标准＜预设识别准确率标准。7.根据权利要求6所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，在所述步骤s5中，所述中控模块根据特征包数量水平确定对所述识别准确率间隔的调节方式为：计算广义预设识别准确率标准p
j
与最大识别准确率p
max
之间包含的识别准确率间隔r0的数量q，设定
所述中控模块计算特征包数量r，若q为正整数，则设定r＝q；若q不为正整数，则设定r为大于q的最小正整数；其中，在所述第一特征数量水平，广义预设识别准确率标准p
j
，j＝0；在所述第二特征数量水平，广义预设识别准确率标准p
j
，j＝a，b，c，下标a，b，c为不同预设识别准确率标准，第一预设识别准确率标准p
a
＜第二预设识别准确率标准p
b
＜第三预设识别准确率标准p
c
＜预设识别准确率标准p0。8.根据权利要求7所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，所述中控模块中设有最小特征包数量临界值r
min
和最大特征包数量临界值r
max
，中控模块将特征包数量r分别与r
min
和r
max
进行比对以判定特征包数量是否符合标准；若处于第一特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量过大，不符合标准，需增大识别准确率间隔；若处于第二特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量符合标准；若处于第三特征包数量水平，所述中控模块判定特征包数量过小，不符合标准，需减小识别准确率间隔；其中，所述第一特征包数量水平满足r＞r
max
，所述第二特征包数量水平满足r
min
≤r≤r
max
，所述第三特征包数量水平满足r＜r
min
；所述中控模块设有在第一特征包数量水平下增大识别准确率间隔的方式；第一增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第一增大识别准确率间隔；第二增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第二增大识别准确率间隔；第三增大识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第三增大识别准确率间隔；其中，第一增大识别准确率间隔＞第二增大识别准确率间隔＞第三增大识别准确率间隔＞识别准确率间隔。9.根据权利要求8所述的用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，所述中控模块设有在第三特征包数量水平下减小识别准确率间隔的方式；第一减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第一减小识别准确率间隔；第二减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第二减小识别准确率间隔；第三减小识别准确率间隔方式为，所述中控模块将识别准确率间隔调节至第三减小识别准确率间隔；其中，第一减小识别准确率间隔＜第二减小识别准确率间隔＜第三减小识别准确率间隔＜识别准确率间隔。10.一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，其特征在于，所述迁移
方法的步骤是：获取不同热行为情形下状态变量随反应进行的变化曲线，根据状态变量变化曲线提取多维度特征；根据识别样本的总数量计算多维度特征中每个特征的平均识别准确率；设定预设识别准确率标准p0和识别准确率间隔r0，统计每个特征的最大识别准确率p
max
，计算预设识别准确率标准p0与最大识别准确率p
max
之间包含的识别准确率间隔r0的数量q，根据识别准确率间隔r0将预设识别准确率标准p0与最大识别准确率p
max
范围内的数值划分为第一识别准确率边界p1，第二识别准确率边界p2，...，第n识别准确率边界p
n
，其中，p1＜p2＜...＜p
n
；将大于预设识别准确率标准p0的单个特征的平均识别准确率p分别与各个识别准确率边界进行比对，根据单个特征的平均识别准确率由高到低对特征进行排序，将平均识别准确率在同一个识别准确率范围的特征归为一个特征包，相邻两个特征包之间设置识别准确率间隔，按照识别准确率高低建立了特征包优先级结构，识别准确率高的特征包优先级高；对新反应体系热行为样本进行多维度特征提取，按照特征包优先级结构获得不同优先级的特征包，并选择最佳特征包组合进行识别。

技术总结
本发明涉及热行为辨别技术领域，尤其涉及一种用于反应热行为跨体系判别的特征包优先级迁移方法，包括获取若干识别样本，特征提取模块对任一识别样本进行反应热行为多维度特征提取并获取任一特征的识别准确率，特征筛选模块计算任一特征的平均识别准确率以将特征归类为特征包，并确定特征包的优先级，中控模块统计筛选后的特征数量并在第二特征数量水平对预设识别准确率标准进行调节，以及确定特征包数量水平，并在特征包数量不符合标准时对识别准确率间隔进行调节，针对具体样本的识别，根据特征包的优先级筛选最佳特征包组合，对新反应体系热行为样本进行识别时，将该方法进行迁移。本发明可以充分发挥高优先级特征包的高分类准确率优势。的高分类准确率优势。的高分类准确率优势。


技术研发人员：张博 杨光 王秋雨
受保护的技术使用者：河北工业大学
技术研发日：2023.05.17
技术公布日：2023/8/14