本文關鍵詞：關于航空器異常數(shù)據(jù)檢測仿真研究

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【摘要】：在對航空器的異常數(shù)據(jù)檢測中,由于數(shù)據(jù)間特征相似性和多樣性,使得數(shù)據(jù)之間的內在關聯(lián)性高。采用傳統(tǒng)的檢測方法時,由于這種高的關聯(lián)性對檢測數(shù)據(jù)的控制參數(shù)產生干擾,導致挖掘效率低,誤差大的問題,提出一種基于改進模糊貼近算法的航空器異常數(shù)據(jù)挖掘方法,分析了航空器異常數(shù)據(jù)挖掘原理,結合模糊數(shù)學的聚類概念,確定檢測數(shù)據(jù)初始聚類中心和控制參數(shù),通過迭代公式完成聚類分析,引入貼近指標權向量,依據(jù)指標權向量對聚類準則函數(shù)進行塑造,完成異常數(shù)據(jù)聚類中心的分解及合并,并應用于航空器異常數(shù)據(jù)挖掘中,實驗結果表明,引入模糊貼近規(guī)則后,提高了航空器異常數(shù)據(jù)挖掘的可靠性。
【作者單位】： 北華大學師范分院;東北電力大學信息工程學院;
【關鍵詞】： 模糊貼近 航空器 異常數(shù)據(jù)挖掘
【分類號】：F426.5
【正文快照】： 1引言當前,隨著航空器的廣泛應用,對航空器的安全問題提出了更高的要求[1-3]。為了航空器安全可靠的運行,降低以及防止一般性事故與事故癥候,盡量避免重大飛行事故,需加強對航空器的維護,實時挖掘異常數(shù)據(jù)[4-7]。目前,對航空器的異常數(shù)據(jù)檢測方法主要有基于統(tǒng)計的異常數(shù)據(jù)檢測，

本文編號：749413