[发明专利]使用K最近邻及逻辑回归方法的时间序列故障检测、故障分类及转变分析在审
| 申请号： | 201780057453.X | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN109716303A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 德莫特·坎特维尔 | 申请（专利权）人： | 应用材料公司 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 徐金国;赵静 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本文中公开了用于数据的时间序列瞬时分析的方法及系统。一种方法包括以下步骤：接收时间序列数据；生成包括随机化数据点的训练数据集；使用在时间窗内的这些随机化数据点集合来生成随机化数据点组合；基于这些随机化数据点组合来计算距离值；基于多个经计算的距离值来生成分类器；及使用该分类器来判定工艺的新的执行的期间所生成的新的时间序列数据匹配该时间序列数据的概率。还公开了一种用于执行该方法的系统。 | ||
| 搜索关键词： | 数据点 随机化 时间序列数据 时间序列 分类器 训练数据集 故障分类 故障检测 计算距离 逻辑回归 时间窗 最近邻 匹配 判定 集合 分析 概率 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括以下步骤：接收时间序列数据，所述时间序列数据已在一工艺期间由一个或多个传感器生成，其中所述时间序列数据包括第一多个数据点；生成训练数据集，所述训练数据集包括多个随机化数据点，其中所述多个随机化数据点中的各个随机化数据点相对应于来自所述时间序列数据的所述第一多个数据点中的一者；使用在时间窗内的所述多个随机化数据点的集合来生成多个随机化数据点组合，其中所述多个随机化数据点组合中的第一随机化数据点组合包括所述多个随机化数据点的所述集合的第一子集；基于所述多个随机化数据点组合来计算多个距离值，其中针对所述第一随机化数据点组合所计算的第一距离值表示所述多个随机化数据点的所述集合的所述第一子集相对于所述第一多个数据点的第一子集的组合距离，所述第一多个数据点的所述第一子集对应于所述多个随机化数据点的所述集合的所述第一子集；基于多个经计算的距离值来生成分类器；及使用所述分类器来判定所述工艺的新的执行的期间所生成的新的时间序列数据匹配所述时间序列数据的概率。
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