公开(公告)号：CN110288021A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910558042.X

申请日：2019-06-26

Applicant: 东北大学

Inventor： 卢绍文 ,  黄树雨 ,  吴永健 ,  贾瑶

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明提出一种多元工业时间序列数据的分段方法，包括：连续采集要做分段处理的多元工业过程时间序列数据，并进行预处理；选取一段足够长的数据作为训练集，确定DiPCA算法的两个参数；构造基于可预测性的成本函数，进而构造全局优化目标函数；确定目标分段数量；选取具有最大成本函数值的子序列对，以使全局优化目标函数最优化；人工设置一个可接受的最短子序列长度，以此过滤错误分段，输出最后的分段数量；本发明解决了基于传统PCA的分段技术忽视动态特性的问题，同时也解决了基于传统DPCA的分段技术难以应用于高维数据的问题。在分段精度要求较高的场合，本发明方法更优。

公开(公告)号：CN110288021B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN201910558042.X

申请日：2019-06-26

Applicant: 东北大学

Inventor： 卢绍文 ,  黄树雨 ,  吴永健 ,  贾瑶

IPC: G06F18/2135 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出一种多元工业时间序列数据的分段方法，包括：连续采集要做分段处理的多元工业过程时间序列数据，并进行预处理；选取一段足够长的数据作为训练集，确定DiPCA算法的两个参数；构造基于可预测性的成本函数，进而构造全局优化目标函数；确定目标分段数量；选取具有最大成本函数值的子序列对，以使全局优化目标函数最优化；人工设置一个可接受的最短子序列长度，以此过滤错误分段，输出最后的分段数量；本发明解决了基于传统PCA的分段技术忽视动态特性的问题，同时也解决了基于传统DPCA的分段技术难以应用于高维数据的问题。在分段精度要求较高的场合，本发明方法更优。