[发明专利]一种基于改进粗集算法的细纱断纱因素定量分析方法有效
申请号: | 201910910632.4 | 申请日: | 2019-09-25 |
公开(公告)号: | CN110674468B | 公开(公告)日: | 2022-09-27 |
发明(设计)人: | 江豪;张保威;王永华;王锦;宋久祥;魏敬典;冯立增 | 申请(专利权)人: | 郑州轻工业学院 |
主分类号: | G06F17/18 | 分类号: | G06F17/18;G06Q10/06;G06Q50/04;G01N33/36 |
代理公司: | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人: | 张彬 |
地址: | 450002 *** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | 本发明提出一种基于改进粗集算法的细纱断纱因素定量分析方法,其步骤为:首先,采集细纱断纱因素的学习样本数据,并将学习样本数据转化为二进制信息表;其次,根据二进制信息表中属性的属性值的数据类型对二进制信息表进行离散化,得到离散数据集;再利用改进的粗集算法消除离散数据集中的冗余属性得到约简,并计算约简中所有属性的权重;然后,对权重进行排序,将权重最大的属性作为故障节点,并利用故障树分析法对故障节点构建贝叶斯网络;最后,利用贝叶斯网络对下一次的故障数据进行处理,输出断纱因素的主要因素。本发明能够确定断纱因素的权重,协助用户快速定位断纱因素,进而改进影响较大的因素,降低断头以提高生产效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 算法 细纱 因素 定量分析 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于改进粗集算法的细纱断纱因素定量分析方法,其特征在于,其步骤如下:/nS1、利用PLC数据采集器采集细纱断纱因素的学习样本数据Learn_OIT;/nS2、将学习样本数据Learn_OIT转化为二进制信息表Learn_DOIT;/nS3、根据二进制信息表Learn_DOIT的属性的属性值的数据类型,对二进制信息表Learn_DOIT进行离散化,得到离散数据集D_Learn_DOIT;/nS4、针对每一组离散数据,利用改进的粗集约简算法消除该组离散数据的冗余属性,得到该组离散数据的约简,并计算约简中所有属性的权重,其中,约简信息表中包括K个属性;/nS5、对约简中所有属性的权重进行排序,并将最大权重对应的属性作为该组的故障节点;/nS6、判断是否遍历完离散数据集的所有离散数据,若是,执行步骤S7;否则,执行步骤S4;/nS7、利用故障树分析法对所有故障节点构建贝叶斯网络;/nS8、利用贝叶斯网络对下一次的故障数据进行判断,输出各个断纱因素的权重,并根据权重进行排序,获得细纱断纱的主要因素。/n
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