發(fā)布時(shí)間：2017-11-07 07:34

  本文關(guān)鍵詞：QAR數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)與分析算法研究

  更多相關(guān)文章： 概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 符號(hào)化 模式增長算法 子序列查詢 相似性

【摘要】：航空事業(yè)一路發(fā)展,航空安全事故始終不能杜絕,安全形勢(shì)不容樂觀。然而凡事預(yù)則立,通過收集和分析飛機(jī)飛行的相關(guān)數(shù)據(jù),總結(jié)飛機(jī)飛行的數(shù)據(jù)規(guī)律,研究安全事故發(fā)生時(shí)的數(shù)據(jù)特征,為確定飛行隱患及采取相應(yīng)防范措施提供客觀數(shù)據(jù)依據(jù),從而為航空事業(yè)發(fā)展作好充分準(zhǔn)備,必能進(jìn)一步提高航空安全管理的科學(xué)性和可靠性,降低事故發(fā)生的幾率。QAR(Quick Access Recorder)數(shù)據(jù)是記錄飛機(jī)飛行狀態(tài)的時(shí)序流數(shù)據(jù),具有高維、復(fù)雜及數(shù)據(jù)量大等特性,直接進(jìn)行處理研究嚴(yán)重影響效率。為降低其數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)復(fù)雜性,高效檢索并確定當(dāng)前QAR數(shù)據(jù)是否是故障數(shù)據(jù)及其故障類型,本文通過對(duì)數(shù)據(jù)建立概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來壓縮數(shù)據(jù)量,并利用子樹搜索的方法來提高數(shù)據(jù)的檢索效率。另外,QAR數(shù)據(jù)的不同維度之間存在不確定的關(guān)聯(lián)關(guān)系,這些關(guān)聯(lián)關(guān)系的微妙變化也是飛機(jī)狀態(tài)變化的重要表征,不容忽視。本文通過概要數(shù)據(jù)提取的方式來壓縮數(shù)據(jù)量,為大量數(shù)據(jù)創(chuàng)建概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),然后基于概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)采用模式增長的方法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從而為壓縮后的QAR數(shù)據(jù)創(chuàng)建獨(dú)具特色的FP-Tree(Frequent Pattern Tree),最后基于FP-Tree樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行子序列查詢以達(dá)到故障定位的目的。本文主要完成了以下工作:1.采用概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式對(duì)QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)量壓縮。通過符號(hào)化對(duì)QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化,對(duì)符號(hào)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段,計(jì)算各數(shù)據(jù)段中各符號(hào)出現(xiàn)的頻率,將符號(hào)及其出現(xiàn)頻率作為該數(shù)據(jù)段的概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。2.采用模式增長的方式對(duì)QAR數(shù)據(jù)的概要結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,調(diào)整FP-Growth算法使其適應(yīng)QAR數(shù)據(jù)的概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),為QAR數(shù)據(jù)創(chuàng)建獨(dú)具特色的模式增長樹(FP-Tree)。3.對(duì)于給定的故障模型,針對(duì)FP-Tree的特殊結(jié)構(gòu),采用樹形結(jié)構(gòu)查詢的方式進(jìn)行子序列查詢,以達(dá)到高效快速定位故障數(shù)據(jù)段的目的。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：V328;TP311.13

【引證文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 楊欣;基于灰色系統(tǒng)理論的QAR數(shù)據(jù)挖掘算法研究[D];中國民航大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1151482