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廈門阿米控技術(shù)有限公司
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報(bào)警信息優(yōu)化 由于流程工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量巨大、工業(yè)噪聲和數(shù)據(jù)的不確定性、動(dòng)態(tài)性和數(shù)據(jù)類型的多樣性、多目標(biāo)與不完整性等。因此，報(bào)警信息優(yōu)化的目標(biāo)是有效的處理某一報(bào)警頻率。方法有對(duì)報(bào)警信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、分類和等級(jí)劃分，根據(jù)流程工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的處理方法1期。以動(dòng)態(tài)模糊聚類分級(jí)算法為例，報(bào)警信息優(yōu)化處理過(guò)程見圖今02 )a 涉及模糊集理論及其聚類方法、隨機(jī)變量的數(shù)據(jù)特征、多元統(tǒng)計(jì)分析等; 句 應(yīng)用動(dòng)態(tài)模糊聚類方法對(duì)報(bào)警信號(hào)進(jìn)行分類: )c 采用數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差構(gòu)造模糊相似矩陣; 刃 采 用 主元分析確定聚類個(gè)數(shù); )e 類 內(nèi) 需對(duì)各變量進(jìn)行等級(jí)劃分; 勺 類內(nèi)求取各變量間平均相關(guān)系數(shù)，以此對(duì)各變量排隊(duì)得等級(jí)序列; )9 應(yīng)用動(dòng)態(tài)模糊聚類方法對(duì)報(bào)警信號(hào)進(jìn)行分類; h) 采用數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差構(gòu)造模糊相似矩陣; )1 采 用 主元分析確定聚類個(gè)數(shù); )j 類內(nèi)需對(duì)各變量進(jìn)行等級(jí)劃分; k) 類內(nèi)求取各變量間平均相關(guān)系數(shù)，以此對(duì)各變量排隊(duì)得等級(jí)序列;
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