[发明专利]一种基于离群数据挖掘的液态危化品挥发浓度异常发现方法

摘要

一种基于离群数据挖掘的液态危化品挥发浓度异常发现方法，其特征是首先是引入去一划分信息熵确定离群属性的权重；使用基于密度的聚类算法对传感器所采集的原始数据集进行筛选得到初步离群数据集，提高算法的运行效率；然后，用P权值代替局部异常因子算法中的可达距离；最后利用新定义的基于P权值的局部离群因子LOFBP计算初步离群数据集中对象的离群程度。本发明通过使用数据挖掘技术处理大量的气体浓度传感器数据，可以提升单个气体浓度传感器数据可信度，使多个气体浓度传感器阵列的数据形成一个整体来进行空间气体浓度估计，从而有效地帮助危化品生产加工企业提高生产安全风险识别能力，防范生产事故。