本文選題：工業(yè)大數(shù)據(jù) + 實時性與魯棒性��； 參考：《西安電子科技大學學報》2016年05期

【摘要】：工業(yè)大數(shù)據(jù)具有大體量、多源性、連續(xù)采樣和價值密度低等特點,造成其數(shù)據(jù)復雜度高、實時性強和異常數(shù)據(jù)多.而傳統(tǒng)的特征提取方法已無法滿足復雜工業(yè)大數(shù)據(jù)的實時性要求,同時工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理方法不同于基于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)流處理方法,其對精度要求較高.針對該問題,提出一種魯棒的增量在線特征提取方法,即魯棒增量主成分分析,采用滑動窗口動態(tài)更新數(shù)據(jù),過濾窗口內(nèi)的異常數(shù)據(jù)點;然后對窗口內(nèi)數(shù)據(jù)進行增量主成分分析,從而滿足工業(yè)大數(shù)據(jù)處理的精度及實時性要求.實驗結(jié)果表明,該方法可有效對數(shù)據(jù)流進行實時的特征提取,并達到一定的精度要求.
[Abstract]:Industrial big data has the characteristics of large volume, multi-source, continuous sampling and low value density, which makes its data complexity, real-time and abnormal data more. However, the traditional feature extraction method can not meet the real-time requirements of complex industrial big data. At the same time, the processing method of industrial big data is different from the data flow processing method based on Internet. To solve this problem, a robust incremental on-line feature extraction method, robust incremental principal component analysis (RPCA), is proposed. The sliding window is used to dynamically update the data and the abnormal data points in the window are filtered. Then the incremental principal component analysis of the data in the window is carried out to meet the precision and real-time requirements of industrial big data processing. The experimental results show that this method can effectively extract the real-time features of the data stream and achieve certain accuracy requirements.
【作者單位】： 西安電子科技大學工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究中心;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費大數(shù)據(jù)群資助項目(BDY231423) 國家自然科學基金資助項目(51505357) 陜西省國際科技合作與交流計劃資助項目(2016-KW-048)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2004012