一种基于分层误差控制的因子效应在线识别方法和设备
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于分层误差控制的因子效应在线识别方法和设备，方法包括：初始化主/交互效应识别的参数；实时识别在线数据驱动的仿真模型中的变动因子，构建实时设计矩阵；由仿真模型的输出计算变动因子的基效应；将基效应转换为主/交互效应假设检验的新样本，两种效应均从各自新样本抽样获得Bootstrap样本，重复各获得B个Bootstrap样本；计算每个Bootstrap样本的检验统计量，计算主/交互效应检验的p值；将主/交互效应检验的p值与各自的检验水平比较，确定该变动因子是否具有重要主/交互效应，完成任意观测点对变动因子的识别。本发明可以在线识别因子效应的重要性并控制判定结果的误差。
基本信息
专利标题 ：
一种基于分层误差控制的因子效应在线识别方法和设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492007A
申请号 ：
CN202210047863.9
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
施文谢翔陈晓红
申请人 ：
中南大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
代理机构 ：
长沙市融智专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
熊开兰
优先权 ：
CN202210047863.9
主分类号 ：
G06F30/20
IPC分类号 ：
G06F30/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/20
设计优化、验证或模拟
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/20
申请日 : 20220117
申请日 : 20220117
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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