一种用于围巾加热的碳纳米加热方法技术

技术编号:41149687 阅读:29 留言:0更新日期:2024-04-30 18:16
本发明专利技术涉及加热供电数据处理技术领域,具体涉及一种用于围巾加热的碳纳米加热方法。该方法获取碳纳米围巾加热过程中的多维加热供电数据,构建决策树。在每个决策树类别中根据维度树的子树匹配关系获得匹配子树。在决策树中获得匹配子树的重复信息含量,确定匹配子树之间的子树关系,确定保留节点,获得保留系数。根据提取的特征确定匹配子树的剪枝优先级,在决策树上根据剪枝优先级进行剪枝,获得随机森林模型并预测是否存在异常电流信息,并控制碳纳米围巾加热的启停。本发明专利技术通过有效的剪枝操作获得简易高效的预测模型,进而及时预测出碳纳米围巾是否存在异常电流信息,通过控制加热的启停保证围巾加热过程中的安全。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及加热供电数据处理,具体涉及一种用于围巾加热的碳纳米加热方法


技术介绍

1、碳纳米加热围巾可以为滑雪爱好者等户外运动人员提供额外的温暖。碳纳米加热方法可以使围巾迅速达到舒适的温度,并且因为碳纳米材料具有较好的柔软性和轻薄性,穿戴后不会给人体带来不便或者束缚感。

2、碳纳米加热围巾的加热温度可通过对供电电流进行控制,每个档位有固定的供电电流信息。但是对于户外运动人员而言,因为幅度过大的运动以及环境影响,碳纳米材料可能会出现破损,如果出现破损则会影响加热电路,进而导致人员的安全受到影响,因此需要实时检测电流信息的异常情况,及时检测出异常电流,避免安全隐患。随机森林模型是一种预测异常对象的无监督学习模型,现有技术中可利用随机森林模型中的多个决策树实现及时有效的异常电流检测。在利用决策树进行预测时,需要对初始构建的决策树进行剪枝操作,简化预测模型,进而实现快速准确的预测功能,但是现有的剪枝操作仅是从叶节点开始逐渐进行剪枝,会将包含较为重要内容的给剪掉,进而导致预测结果误差过大,无法及时有效的进行电流异常情况检测,导致碳纳米围巾加热过程产生本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述多维加热供电数据的获取方法包括:

3.根据权利要求2所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述根据所述多维加热供电数据构建决策树包括:

4.根据权利要求3所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述决策树类别的获取方法包括:

5.根据权利要求1所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述匹配子树的获取方法包括:

6.根据权利要求1所述的一种用于围巾加热的...

【技术特征摘要】

1.一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述多维加热供电数据的获取方法包括:

3.根据权利要求2所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述根据所述多维加热供电数据构建决策树包括:

4.根据权利要求3所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述决策树类别的获取方法包括:

5.根据权利要求1所述的一种用于围巾加热的碳纳米加热方法,其特征在于,所述匹配子树的获取方法包括:

6.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘廷李彦张晨玺
申请(专利权)人:泰安北航科技园信息科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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