[發明專利]基于時域全局相似度的多通道測量數據自動篩選方法

有效

• 申請號: 201611241768.3
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106650951B
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 劉健;蘭婷
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06F17/18
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

1.一種基于時域全局相似度的多通道測量數據自動篩選方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

步驟一、基于多通道測量系統的時域全局相似度對多通道數據進行自動機器學習判別；

步驟11，讀取多通道測量系統的測量數據，然后對原始數據進行預處理，從而去除噪聲以及不同通道指標或量綱的影響，完成對原始數據的預處理；

步驟11包括兩個處理過程：

(1)、濾波

記第i個測量通道對某個事件m采集的時間序列信號為S_mi，根據所研究的問題，對原始信號進行濾波F₁，消除噪聲及無關因素的影響，濾波后的信號記為S′_mi，假設共有N個測量通道，P個事件，則：

其中事件指的是多通道測量系統對同一個物體或過程的一次測量或監測，同一個事件中各測量通道的數據具有一定關聯性；

(2)、向量歸一化

將各通道的信號分別進行歸一化F₂，消除不同通道指標或量綱的影響，歸一化后的信號記為S″_mi，即S″_mi＝F₂(S′_mi)；

步驟12，從經過預處理的信號中，提取樣本的特征及進行標記；

步驟12包括四個處理過程：

(1)、從經過預處理的數據中，提取樣本；

每一個樣本是從對同一個事件的多道測量信號中，選取兩道獨立信號組合而成的，對于第m個事件的測量數據，從經過步驟11數據預處理過程的信號中，選取任意兩道信號S″_mi及S″_mj作為一個樣本的原始數據，記為

通道數為N的多通道測量系統對于一個事件的測量數據，可以組合出個樣本；

(2)、提取樣本的標記

將組合成一個樣本的兩個信號S″_mi與S″_mj的相似性關系作為樣本的標記分為相似與不相似兩類，即或-1；

(3)、提取樣本的特征

采用距離函數D_k作為相似性度量，將組合成一個樣本的兩個信號S″_mi與S″_mj的相似性度量作為樣本的特征，記第k個樣本特征為使用多個距離函數，可以提高特征空間的維度，從而將樣本映射到一個合適的高緯度特征空間，進而在特征空間內對信號之間的相似性進行二分類，假設共采用了M個距離函數，則：

(4)、特征歸一化

為了增加訓練樣本的數目，提高模型的精確度，可以將從不同的事件中提取的樣本組合成訓練集，將不同的事件放在一起比較時，需要消除不同事件的指標或者量綱影響，對特征進行歸一化F₃，歸一化后的特征記為則

步驟13，根據標記樣本，進行模型選擇，得到最終分類器；

采用支持向量機或神經網絡模型基于步驟12中提取的樣本特征進行篩選器訓練，得到需要的初級篩選器；

步驟14，利用訓練集和測試集對步驟13中獲得的初級篩選器進行評估和優化，最終得到具有高準確率和穩定性的篩選器；

步驟二、利用多通道測量系統的時域全局相似度數據篩選方法，通過多通道測量系統中不同測量通道信號的整體相似性關系，來篩選壞道信號；

步驟21，獲取某個多通道測量數據后，選取其中兩個通道測量數據作為輸入數據；

步驟22，將數據輸入步驟14中得到的篩選器，篩選器給出篩選結果標簽其中代表兩通道數據相似，代表兩通道數據不相似；

步驟23，對于同一事件或過程的多通道信號，TDGS篩選器判定相似的信號為“兩道好信號”，而不相似的信號可能為“壞信號與好信號”或者“壞信號與壞信號”，通過反復進行通道間的兩兩對比，即可以認定與其他信號均不相似的信號為壞道，TDGS方法從不相似的樣本集合B中選擇出下標X，滿足：

則信號S_nX為壞道。