[发明专利]一种基于模型集群的工业大数据自主挖掘方法有效
| 申请号： | 202111168737.0 | 申请日： | 2021-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN113868311B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 胡绍林;郭其亮;张清华;谢国;文成林;陈文卓;雷高伟 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N5/02;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 525000 广东省茂*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模型集群的工业大数据自主挖掘方法，包括以下步骤：S1、基于领域知识和多源异构数据的结构特征，构建模型集群和挖掘引擎；S2、对所述多源异构数据进行数据采样，并统计随机误差方差的容错估计；S3、利用挖掘引擎对数据集进行挖掘，确定每个采样数据序列的最优容错模型和模型参数的最优容错估计；S4、利用所述最优容错模型进行拟合优度统计量计算与VVA检验；S5、基于模型聚类，获取数据模型表示与内涵知识。本发明能够实现、大数据的挖掘过程自动化、关联知识可融入、模型集群可扩充、挖掘建模一体化和挖掘结果最优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 集群 工业 数据 自主 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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