[發明專利]一種用于面向工礦企業的安全生產云服務平臺的基于支持向量機的異常判斷方法

在審

• 申請號: 201210370592.7
• 申請日: 2012-09-25
• 公開（公告）號: CN102903010A
• 公開（公告）日: 2013-01-30
• 發明（設計）人: 江麗琴;鄭俊褒;顧周梁;張莉萍
• 申請（專利權）人: 浙江圖訊科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種用于面向工礦企業的安全生產云服務平臺的基于支持向量機的異常判斷方法，其特征在于所述面向工礦企業的安全生產云服務平臺系統，包括安全云服務平臺門戶子系統，系統管理與相關工具集研制子系統，應用服務層子系統，虛擬資源層子系統，平臺服務支撐層子系統，接入與適配層子系統，安全服務資源子系統，基礎設施服務支撐層子系統，上述云服務平臺系統將安全生產企業實際生產積累的數據信息進行統一的管理與存儲，對生產情況的判斷分為正常和不正常兩種情況，通過分析數據庫中安全生產的指標數據，選擇產品質量、成分、實際生產率作為指標評判生產情況是否異常的支持數據，對支持原始數據進行線圖分析與相關性分析，獲取數據之間的相互影響。選擇數據樣本，由于變量之間量級差距較大，首先需要對變量數據進行標準化處理，

Vi′=Vi-μσ,]]>i＝1，2，3，......，n

其中，Vi是原變量值，μ是原變量值的平均值，σ是原變量標準差，n是自然數；經過標準化處理后，可進行支持向量機決策模型的訓練與測試，使用訓練樣本集數據進行模型訓練，其訓練算法采用序列最小優化算法，得出其分類模型的支持向量，根據支持向量計算出判定函數的參數，通過選擇分層核中的具體參數和對軟件度量進行選擇，得到更為優化的模型；在訓練好的改進型支持向量機中輸入需要進行預測的軟件模塊對應的樹形數據結構，得到[-1，+1]間的輸出，如果輸出大于0，產品質量生產情況不存在異常；反之，輸出小于0意味著產品質量的生產情況異常。