面向复杂工业大数据的实时特征提取方法

发布时间：2018-06-10 17:24

  本文选题：工业大数据 + 实时性与鲁棒性　； 参考：《西安电子科技大学学报》2016年05期

【摘要】：工业大数据具有大体量、多源性、连续采样和价值密度低等特点,造成其数据复杂度高、实时性强和异常数据多.而传统的特征提取方法已无法满足复杂工业大数据的实时性要求,同时工业大数据的处理方法不同于基于互联网的数据流处理方法,其对精度要求较高.针对该问题,提出一种鲁棒的增量在线特征提取方法,即鲁棒增量主成分分析,采用滑动窗口动态更新数据,过滤窗口内的异常数据点;然后对窗口内数据进行增量主成分分析,从而满足工业大数据处理的精度及实时性要求.实验结果表明,该方法可有效对数据流进行实时的特征提取,并达到一定的精度要求.
[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.
【作者单位】： 西安电子科技大学工业大数据技术研究中心;
【基金】：中央高校基本科研业务费大数据群资助项目(BDY231423) 国家自然科学基金资助项目(51505357) 陕西省国际科技合作与交流计划资助项目(2016-KW-048)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2004012