[发明专利]一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法

权利要求书

1.一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)利用传感器系统采集工业信息物理系统原始数据；

步骤2)对采集的数据进行预处理、物理特征提取、物理特征分析；

步骤3)对处理后的数据进行特征分类，得到工业信息物理系统下独特的物理特性；

步骤4)将步骤3)生成的各类特种数据输入训练模型，生成位移距离数据；

步骤5)将物理特征数据与位移距离数据共同生成该系统下的物理指纹。

2.根据权利要求1所述的一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中，对采集的数据进行预处理的方法为最优距离法和基于置信度的样本平稳法。

3.根据权利要求2所述的一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法，其特征在于：所述最优距离法包括以下步骤：

步骤2.1.1):初始化距离集合S_c；

步骤2.1.2):遍历某速度质量下的位移距离集合S_mv，计算S_mv中元素s_i与S_mv中其他元素s_j的欧氏距离S_sum；

步骤2.1.3):将S_sum计算平均后，加入集合S_c中；

步骤2.1.4)返回集合S_c中最优位移距离s_y。

4.根据权利要求2所述的一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法，其特征在于：所述基于置信度的样本平稳法包括以下步骤：

步骤2.2.1):在最优距离法中得到全部配置下最优位移距离集合S_y；

步骤2.2.2):将最优位移距离集合S_y并进行排序处理；

步骤2.2.3):初始化不平稳位移距离集合D；

步骤2.2.4):遍历最优位移距离S_y，根据计算最优位移距离s_y之间的偏差σ_s；

步骤2.2.5):判断偏差σ_s是否小于置信度阈值σ，若是，则执行步骤6；

步骤2.2.6):将距离s_y加入集合D中；

步骤2.2.7):返回不平稳位移距离集合D。