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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于工况聚类与规则模型的车辆实验数据杂质清洗方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119622204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411702160.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于工况聚类与规则模型的车辆实验数据杂质清洗方法和装置是由石胜飞;蔡仕诚;唐若设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工况聚类与规则模型的车辆实验数据杂质清洗方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于工况聚类与规则模型的车辆实验数据杂质清洗方法和装置，涉及数据清洗领域。本发明客服了实际工况与数据清洗步骤之间的脱节、数据清洗粒度过于宽泛导致的精度不足这两项挑战。所述方法包括以下步骤：步骤1、基于聚类的工况标签自动化标注；步骤2、基于步骤1已标注的聚类的工况标签数据应用分类模型获取其分类规则，应用所述分类规律抽取规则模型，完成规则模型的建立；步骤3、采用所述规则模型对待清洗数据进行检验；步骤4、对符合规则模型的数据进行清洗处理，将清洗后的数据进行存储；步骤5、对不符合规则模型的数据进行清洗处理，将清洗后的数据进行缓存，用于更新规则模型。还适用于将聚类规则信息应用于数据清洗过程中领域。

本发明授权一种基于工况聚类与规则模型的车辆实验数据杂质清洗方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于工况聚类与规则模型的车辆实验数据杂质清洗方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、基于聚类的工况标签自动化标注； 步骤2、基于步骤1已标注的聚类的工况标签数据应用分类模型获取其分类规则，应用所述分类规则抽取规则模型，完成规则模型的建立； 步骤3、采用步骤2所述的规则模型对待清洗数据进行检验； 步骤4、对符合规则模型的数据进行清洗处理，将清洗后的数据进行存储； 步骤5、对不符合规则模型的数据进行清洗处理，将清洗后的数据进行缓存，用于更新规则模型； 步骤1中基于聚类的工况标签自动化标注的方法为： 步骤1.1、确定聚类的工况分析的关键属性集； 步骤1.2、以关键属性集为特征，选择聚类模型对数据进行聚类，得到数据聚类结果； 步骤1.3、获取每个类别的统计信息； 步骤1.4、根据每个类别的统计信息，结合实际需求为各个类别分配工况标签； 通过规则集、拓展属性集、属性约束集实现的方法为： 结合分类模型、IFTHEN规则抽取模型获取规则集，获取规则集后对其属性进行关联分析拓展，获取拓展属性集，在拓展属性集获取过程中记录属性间的关联约束构成属性约束集，从而实现规则模型的建立； IFTEHN规则抽取模型基于决策树来进行实现； 步骤4中对符合规则模型的数据进行清洗处理，将清洗后的数据进行存储的方法为： 步骤4.1、根据规则模型的判断结果获取数据隶属的工况； 步骤4.2、根据规则模型获取该工况下的拓展属性集； 步骤4.3、对该拓展属性集外的其他属性进行删除清洗； 步骤4.4、对该拓展属性集涉及的属性进行聚集采样，存储相应的聚集值； 关键属性集A定义为与工况直接关联的属性的集合：，在车辆行驶工况分析中，与行驶状态直接关联的属性为速度，通过速度属性，将工况划分为加速工况、减速工况、匀速工况，即行驶工况分析的关键属性集为{速度}；在车辆转向工况分析中，与转向状态直接关联的属性为转向泵驱动机构、零轴驱动机构，通过转向属性，将转向工况进行不同划分，即转向工况分析的关键属性集为{转向泵驱动机构、零轴驱动机构}。

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