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时间:2018-07-15
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1、论文题目:基于数据挖掘的振动数据模式匹配研究专业:计算机应用技术硕士生:石鑫指导教师:李爱国摘要(签名)(签名)从振动数据中发现目标的振动特性,有利于识别监控环境中的目标和状态,在安全防御方面有着重要的学术价值和现实意义。本文将数据挖掘技术应用于振动数据的模式匹配研究,在研究和比较几种典型分类算法的基础上,探索了振动数据模式匹配的新方法,并对振动源的振幅能量和距离建立模型,判断振动源的具体位置,同时开发了相应的软件原型系统。主要研究内容如下:针对振动源模式识别率低的问题,提出了基于投影比例的K最近邻分类方法(KNNPS)。该
2、方法引入了投影比例的概念,首先使用独立分量分析方法对信号进行噪声分离,然后利用连续属性离散化方法进行降维,最后通过投影比例度量信号间的相似度,得到振动信号的模式类别。利用正确率、错误率、检测率和模式匹配率来评价KNNPS、K最近邻(KNN)和朴素贝叶斯算法的性能。实验结果表明,KNNPS算法的性能要优于KNN和朴素贝叶斯算法。对分类结果进行分析,可以根据正确分类的类别个数得出振动源的数目,并根据同一类别下振动幅值的强弱来判断振动数据的距离属性。针对利用振动幅值的强弱无法正确估计振动源位置的问题,建立了振动源振幅能量的衰减模型函数,得
3、到振幅能量和距离的关系。对于传感器采集的振动数据,利用函数模型来估计振动源的位置,实现了利用传感器对振动源距离的有效估计,并通过多传感器对振动源的坐标进行定位。最后,基于上述研究结果,将独立分量分析方法和分类方法应用于振动数据模式匹配系统中。系统模块包括信号分离模块,振动源比较模块,信号匹配模块。测试结果表明系统运行正确,达到了预期目标。关键字:模式匹配;独立分量分析;分类;数据挖掘;衰减模型研究类型:应用研究Subject:ResearchonVibrationDataPatternMatchingbasedonDataMini
4、ngSpecialty:ComputerApplicationTechnologyName:ShiXin(Signature)Instructor:LiAiguo(Signature)ABSTRACTDiscoveringthecharacteristicofvibrationdataarebeneficialtoidentifythetargetandstateinmonitorenvironment,whichhavegreatacademicvalueandpracticalsignificanceintheareaof
5、securitydefense.Withcarefulstudyandcomparisonofseveralclassificationmethods,thispaperexploresanewmethodtoidentifypatternofvibrationdata.Themodelofvibrationamplitudeanddistanceisbuilt,andthelocationofthevibrationsourceisjudgedbythemodel.Atthesametime,aprototypesoftwares
6、ystemwasdeveloped.Themaincontentsareasfollows:Accordingtotheproblemofthelowpatternrecognitionrateofthevibrationsource,ak-NearestNeighborsmethodbasedonprojectionscale(KNNPS)isproposed.Themethodintroducestheconceptofprojectionscale.First,theindependentcomponentanalysis(I
7、CA)isusedtoseparatenoisefromthesignal.Thenthediscretizationofcontinuousattributesisusedtodescenddimension.Finally,thesimilarityismeasuredbyprojectionscale,andthepatternofvibrationsignalismatched.Theaccuracyrate,errorrate,detectionrateandpatternmatchingrateareusedtoeval
8、uatetheperformanceofKNNPS,KNN,andNBalgorithms.TheexperimentalresultsshowthattheKNNPSalgorithmoutperformstheKNNandNBal
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