發(fā)布時(shí)間：2017-07-17 12:00

  本文關(guān)鍵詞：領(lǐng)域設(shè)備數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：近年來,信息技術(shù)高速發(fā)展,數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)技術(shù)不斷進(jìn)步,國(guó)防科技化、現(xiàn)代化步伐不斷加快,并且隨著“智慧軍工”概念的提出,對(duì)于軍工領(lǐng)域信息化建設(shè)的要求也越來越高。各國(guó)對(duì)于軍事的投入帶來了軍工領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展,同時(shí)該領(lǐng)域也積累了大量結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)。因此如何從海量數(shù)據(jù)中快速、有效地提取有價(jià)值的信息成為了近年來該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而數(shù)據(jù)挖掘就是提出潛在有價(jià)值信息的有效技術(shù)。隨著挖掘異常數(shù)據(jù)的工作越來越重要,異常數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)越來越受到廣泛關(guān)注。軍工領(lǐng)域自身特點(diǎn)使得數(shù)據(jù)明顯帶有時(shí)序特點(diǎn)。時(shí)間序列異常檢測(cè)作為異常數(shù)據(jù)挖掘方向中的難點(diǎn)和重點(diǎn)方向成為近年研究熱點(diǎn)。本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā),通過對(duì)測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,識(shí)別數(shù)據(jù)異常并分析其產(chǎn)生原因,來研究軍工領(lǐng)域測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)問題。首先,我們通過分析測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù),利用測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)間存在的時(shí)序關(guān)系,得到多維運(yùn)行時(shí)序關(guān)系曲線。接著,通過大量調(diào)查和分析時(shí)序關(guān)系曲線,確定觀測(cè)設(shè)備異常表征和測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行異常表征,分析其中的相同點(diǎn)和不同點(diǎn),并以此構(gòu)建測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)模型。通過該模型,我們識(shí)別出正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù),同時(shí),我們區(qū)分了異常產(chǎn)生原因進(jìn)行,分析其是觀測(cè)設(shè)備導(dǎo)致異常還是測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行導(dǎo)致的異常。最后,基于測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)模型,我們提出一種測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)算法。該算法基于決策樹模型,從粗粒度級(jí)和細(xì)粒度級(jí)兩個(gè)方面對(duì)測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),同時(shí)我們?cè)O(shè)計(jì)了一系列評(píng)價(jià)指標(biāo)來完善該評(píng)價(jià)體系,為軍工領(lǐng)域測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)提供參考意見。我們?cè)谀耻姽挝惶峁┑恼鎸?shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn),證明本文提出的數(shù)據(jù)模型能夠快速而且準(zhǔn)確地識(shí)別異常值,較好地描述觀測(cè)設(shè)備導(dǎo)致異常的特征和測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行異常的特征,并進(jìn)行區(qū)分。同時(shí),實(shí)驗(yàn)還表明,本文提出的測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)算法與現(xiàn)實(shí)中專家對(duì)測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量的評(píng)估基本一致,并且算法的評(píng)估時(shí)間要明顯少于專家評(píng)估所需時(shí)間。本文從異常檢測(cè)的角度出發(fā),建立測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)模型,提出測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)算法,很好地解決了測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)單純依靠專家經(jīng)驗(yàn)的問題,使評(píng)價(jià)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)成為可能。
【關(guān)鍵詞】：智慧軍工 異常數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)建模 運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-18
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究目的及意義13
• 1.3 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.5 論文組織框架16-17
• 1.6 本章小結(jié)17-18
• 2 相關(guān)理論基礎(chǔ)18-33
• 2.1 異常值概述18-24
• 2.1.1 異常值產(chǎn)生原因18-20
• 2.1.2 異常值定義20-21
• 2.1.3 異常值分類21-24
• 2.2 異常值檢測(cè)方法24-27
• 2.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法24-25
• 2.2.2 基于鄰近性的方法25-26
• 2.2.3 基于聚類的方法26
• 2.2.4 基于分類的異常值檢測(cè)方法26-27
• 2.3 時(shí)間序列異常檢測(cè)方法27-31
• 2.3.1 時(shí)間序列組成要素27-28
• 2.3.2 時(shí)間序列的預(yù)處理28-29
• 2.3.3 時(shí)間序列的表示方法29-30
• 2.3.4 時(shí)間序列的分割方法30-31
• 2.4 異常檢測(cè)方法的評(píng)價(jià)指標(biāo)31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 3 測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)方法33-48
• 3.1 問題定義34-36
• 3.2 構(gòu)建測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)模型36-41
• 3.2.1 異常數(shù)據(jù)識(shí)別建模36-40
• 3.2.2 異常數(shù)據(jù)生成原因建模40-41
• 3.3 測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)算法41-47
• 3.3.1 預(yù)處理算法41
• 3.3.2 指標(biāo)定義41-45
• 3.3.3 算法介紹45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-59
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集48-49
• 4.2 訓(xùn)練樣本集合分析及處理49-50
• 4.2.1 數(shù)據(jù)集分析49-50
• 4.2.2 數(shù)據(jù)集不平衡類處理方法50
• 4.3 測(cè)控目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)模型實(shí)驗(yàn)50-55
• 4.3.1 數(shù)據(jù)模型識(shí)別異常準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)51-53
• 4.3.2 數(shù)據(jù)模型構(gòu)建效率驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)53-55
• 4.4 運(yùn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)算法實(shí)驗(yàn)55-58
• 4.4.1 算法評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)55-56
• 4.4.2 算法效率對(duì)比驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)56-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 5 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 工作總結(jié)59-60
• 5.2 不足與展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果65-67
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集67

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