[发明专利]一种不良数据辨识方法在审
| 申请号： | 201910854363.4 | 申请日： | 2019-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN110544047A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 娄建楼;贾俊奇;曲朝阳;李燕;孙博;王蕾 | 申请（专利权）人： | 东北电力大学 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 61248 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 杨蕾<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 132000 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种不良数据辨识方法，包括以下步骤：S1，使用凝聚层次聚类算法和真实Index的模型评估指标，确定PAM算法的初始聚类个数；S2，使用PAM算法对正常数据进行聚类，并计算每类的均方差，得出正常数据的类均方差范围；S3，运用间隙统计算法对待测数据进行聚类并得出结果；S4，比较待测数据所得聚类个数与正常数据通过HC‑Center聚类算法所得聚类个数是否一致，若一致即不存在不良数据，否则需计算每个类的均方差，判断其是否在正常数据的类均方差范围之内，若不在，则类中数据视为不良数据。本发明解决了PAM算法需要人为设定初始聚类个数的缺陷，提高了聚类的准确度；能够高效、准确地对数据进行聚类运算。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 正常数据 均方差 不良数据 算法 层次聚类算法 聚类算法 聚类运算 模型评估 统计算法 准确度 辨识 凝聚 | ||
【主权项】：
1.一种不良数据辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，使用凝聚层次聚类算法和真实Index的模型评估指标，确定PAM算法的初始聚类个数；/nS2，使用PAM算法对正常数据进行聚类，并计算每类的均方差，得出正常数据的类均方差范围；/nS3，运用间隙统计算法对待测数据进行聚类并得出结果；/nS4，比较待测数据所得聚类个数与正常数据通过HC-Center聚类算法所得聚类个数是否一致，若一致即不存在不良数据，否则需计算每个类的均方差，判断其是否在正常数据的类均方差范围之内，若不在，则类中数据视为不良数据。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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