[发明专利]非线性海量高维序列数据分类特性可视化及定量分析方法有效
申请号: | 201710471831.0 | 申请日: | 2017-06-20 |
公开(公告)号: | CN107330454B | 公开(公告)日: | 2020-07-17 |
发明(设计)人: | 孙锴 | 申请(专利权)人: | 陈文芹 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F17/16 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 陆万寿 |
地址: | 710055 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 非线性 海量 序列 数据 分类 特性 可视化 定量分析 方法 | ||
1.非线性海量高维序列数据分类特性可视化及定量分析方法,其特征在于,包括:
步骤1、构造测试数据矩阵X;
步骤2、构造数据分类矩阵:从步骤1的测试数据矩阵中选取k个监测时序,作为基准数据集;根据选取的选取k组基准数据集,构造基准数据矩阵;根据基准数据矩阵计算分类区间;将测试数据矩阵X转换为数据分类矩阵Q;
步骤3、构造分类彩色图谱:对数据分类矩阵Q中的数值着色,获得分类彩色图谱;
步骤4、基于分类彩色图谱量化计算产品质量/系统运行健康状态;
步骤2中从步骤1的测试数据矩阵中选取k个最优质的监测时序,作为基准数据集,具体如下:
若被测数据来源于具有n个部件的企业生产系统,根据生产系统的运行部分设定的:
(1)n个部件的实际工业参数[θ1 θ2 L θj L θn]1×n;
(2)n个部件的工业参数上限UCL=[θ1+γ1 θ2+γ2 L θj+γj L θn+γn]1×n;
(3)n个部件的工业参数下限LCL=[θ1-δ1 θ2-δ2 L θj-δj L θn-δn]1×n;
确定生产系统运行正常时参数的最佳取值范围;根据以下两个标准,选取生产系统正常运行时的基准数据集:
(1)
(2)
将向量Distance中的元素排序,挑选出其中最小的K个监测时序,作为基准数据集;
若被测数据来自n个产品质量检测结果,则根据产品各个质量参数的给定的:
(1)n个产品的质量参数最佳值[θ1 θ2 L θj L θn]1×n;
(2)n个产品的质量参数上限UCL=[θ1+γ1 θ2+γ2 L θj+γj L θn+γn]1×n;
(3)n个产品的质量参数下限LCL=[θ1-δ1 θ2-δ2 L θj-δj L θn-δn]1×n;
确定质量参数最佳值范围;根据以下两个标准选取基准数据集:
(1)
(2)
将向量Distance中的元素排序,挑选出其中最小的k个质量测试数据,作为基准数据集。
2.根据权利要求1所述的非线性海量高维序列数据分类特性可视化及定量分析方法,其特征在于,步骤1中,构造m×n维测试数据矩阵X如下:
测试数据矩阵X的每一行代表一个测试样品包含n个测试变量一次测试结果;数据矩阵X的每一列代表整个测试周期中的所有测试样品的某个测试参数所有的测试变量值,的下角标i代表第i个测试序列,上角标j代表第j个测试参数。
3.根据权利要求1所述的非线性海量高维序列数据分类特性可视化及定量分析方法,其特征在于,步骤1中,构造一个测试数据矩阵,或者根据测试对象的周期属性分割建立成测试数据矩阵序列。
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