[发明专利]一种基于概率分布的设施设备评价方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于概率分布的设施设备评价方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有设备设施评价方法中评估框架丢失特征之间的相关性和独立性及不具备扩展性的问题。该一种基于概率分布的设施设备评价方法包括包括根据设施设备的历史数据分析器分析其相关系生产评估框架，然后根据评估框架对设施设备的新数据进行评分输出结果。通过上述方案，本发明达到了自动建立评估框架，保留特征花间的相关性和独立性，用信息分布的形式来推算分值和权重，以防止信息丢失，多维度评价的目的。

技术领域

本发明涉及计算机学习技术领域，具体地说，是涉及一种基于概率分布的设施设备评价方法及装置。

背景技术

随着人工智能的发展，各行各业对设施设备的需求量逐渐增大，并且对设施设备的依赖性也非常大；设施设备在进行监控任务的情况下，其健康状态会极大影响设施设备的正常运行。因此，为了能更好维护设施设备，及时获知设施设施运行状况，建立一个设施设备监控的评估框架是非常有必要的。

近年来出现了很多针对设施设备等进行评估的方法，例如：层次分析法、模糊评价法、几何评价法、熵权法等；这些方法能在一定程度上反映设施设备的状况，但是需要专家主观建立一个非常合理的评估框架和一个具有客观效应的概率分布，这种方式适合数据维度较小的情况，并且该评估框架已经丢失了特征之间的相关性和独立性。同时，由于这些方法的评估结果会受认为主观认识的影响，因此，评估框架并不具备一定扩展性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于概率分布的设施设备评价方法及装置，以解决现有设备设施评价方法中评估框架丢失特征之间的相关性和独立性及不具备扩展性的问题。

为了解决上述问题，本发明提供如下技术方案：

一种基于概率分布的设施设备评价方法包括以下步骤：

S1对设施设备历史数据的数据集进行数据标准化，然后计算其相关系数矩阵corrMatrix；

S2、根据步骤S1的相关系数矩阵corrMatrix得出对应的载荷矩阵loadingMatrix，得到评估框架；

S3、根据步骤S2的评估框架设置特征的期望区间，然后将设备设施的新数据转化为概率分布；

S4、根据步骤S3的概率分布推算父节点的概率分布至根节点，然后计算根节点的分值形成评估结果。

本发明利用特征之间的相关性进行分析，从数据中去发现特征与特征之间的关系，并利用这样的相关关系建立一个客观的，具有一定扩展性的评估框架，并利用模糊评价原理结合信息融合方法对新产生的设施设备数据进行评估，以此达到从各个维度综合评价设施设备的状况的目的。

进一步的，步骤S1中对设施设备历史数据的数据集进行数据标准化的具体过程如下：

S101、遍历设施设备历史数据数据集的m个特征，得到特征F_i(i＝1,2,…,m)的最大值max_i和最小值min_i；

S102、将设施设备历史数据进行标准化，得到数据集normalData，标准化方法为：

其中x′_ij表示x_ij标准化后的值，x_ij表示数据集normalData中特征F_i(i＝1,2,…,m)的第j(j＝1,2,…,n)个值；表示特征F_i的均值，其计算方法为：

std_i表示特征F_i的标准差，其计算方法为：

进一步的，步骤S1中计算其相关系数矩阵corrMatrix的具体过程如下：