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基于报警时序信息挖掘的报警关联分析方法 被引量：5
1
作者 李俊杰 杨博 李宏光 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期29-34,共6页
面对现代流程工业监控系统报警泛滥问题,为了寻找报警根源以减少无效报警,并针对传统方法在面对大量的报警数据时计算效率低下的问题,提出了一种基于报警数据时序信息挖掘的报警关联分析方法.通过将报警时序信息进行区块化处理,将报警... 面对现代流程工业监控系统报警泛滥问题,为了寻找报警根源以减少无效报警,并针对传统方法在面对大量的报警数据时计算效率低下的问题,提出了一种基于报警数据时序信息挖掘的报警关联分析方法.通过将报警时序信息进行区块化处理,将报警时间序列转换为报警时间的节点序列,然后将区块之间的匹配度作为报警关联度的评价标准,减少了关联分析的运算量;采用滑动窗口比对计算相关报警时间序列的时间关联信息;采用TE过程(Tennessee Eastman process)数据,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 过程报警 时间序列 关联分析 数据挖掘
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基于支持向量机的时序周波波形分类方法 被引量：1
2
作者 胡志坤 王美铃 +2 位作者 桂卫华 阳春华 丁家峰 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1327-1332,共6页
针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机(SVM)的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换(DOWT)将周波序列变换成小波系数矩阵,利用奇异值分解(SVD)的方法获得系数... 针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机(SVM)的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换(DOWT)将周波序列变换成小波系数矩阵,利用奇异值分解(SVD)的方法获得系数矩阵的奇异值向量,作为周波序列的特征值.建立基于新的Huffman树来实现支持向量机策略的多类分类模型.将奇异值分解得到的特征向量应用到该分类模型,判断逆变器的故障类型.仿真结果表明,该模型的平均期望准确率比基于普通二叉树的支持向量机多类模型高3.65%,分类准确率达到99.6%. 展开更多
关键词 小波变换 时序序列 支持向量机(SVM) 故障诊断
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活动模式的挖掘及其相关趋势分析
3
作者 宋玲 吕舜铭 +3 位作者 刘洪鑫 吕强 牛小飞 刘新锋 《应用科技》 CAS 2022年第2期40-48,共9页
由于人类活动的复杂性和多维性,活动模式的挖掘具有很大的挑战性。本文提出了一个基于时序活动序列计算用户之间的相似度,通过聚类分析来挖掘活动模式和社会人口学模式的方法,对模式进行趋势分析。实验结果表明,提出O(p(m-p))的相似度算... 由于人类活动的复杂性和多维性,活动模式的挖掘具有很大的挑战性。本文提出了一个基于时序活动序列计算用户之间的相似度,通过聚类分析来挖掘活动模式和社会人口学模式的方法,对模式进行趋势分析。实验结果表明,提出O(p(m-p))的相似度算法,可以有效地进行聚类。在此基础上,通过时序活动图和概率密度函数(PDF)图的可视化以及统计分析,挖掘出了活动及其社会人口学模式,然后通过对连续多年的数据挖掘,获取行为及其社会人口学模式的发展趋势,以此得到了相似的活动行为具有相似的社会人口学特征的结论。 展开更多
关键词 活动模式挖掘 社会人口学模式挖掘 时序活动序列 相似度计算 最长公共活动子序列 聚类 趋势分析
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