[發明專利]一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法

有效

• 申請號: 201710083694.3
• 申請日: 2017-02-16
• 公開（公告）號: CN106933977B
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 蘇浩秦;呂達;宋璟;舒勝;林清;尹永鑫;胡強
• 申請（專利權）人: 中國航天空氣動力技術研究院
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F17/17
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 徐輝

1.一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，其特征在于，步驟如下：

(1)設置輸入矩陣P∈R^3×4，其中列向量為飛行參數，包括經度、緯度、高度的擬合方差，行向量代表四類門限，分別為每個飛行參數不含野值、只有經度含野值、只有緯度含野值和只有高度含野值情況下的門限；采用徑向基神經網絡(RBN)訓練矩陣P∈R^3×4；

(2)讀入經度，緯度和高度飛行數據，每個飛行參數數據量為N，將每個飛行參數分為M個一段，共分為N/M段；采用多項式擬合方法對每個飛行參數每段數據進行擬合，得到擬合統計均方差矩陣Cov_∈R^3×(N/M)；

(3)將步驟(2)得到的擬合統計均方差矩陣Cov_∈R^3×(N/M)用矩陣P∈R^3×4進行門限檢驗，共產生N/M個分類量，將它們放置到分類向量組Class_seri_∈R^(N/M)×1里，實現數據段的粗分檢；

(4)對步驟(3)中產生的分類向量組Class_seri_∈R^(N/M)×1進行識別，當分辨出Class_seri_含有不為第一類門限的分類時，說明該數據段含有野值；對經度、緯度、高度分別將含野值的數據段抽取最大值、最小值和均值max(i),min(i),mean(i),i∈[1,N/M]；計算判斷所處范圍，當時，將第i段中的數據中的最大值max(i)替換為均值mean(i)；當時，將第i段中的數據中的最小值min(i)替換為均值mean(i)；當時，不進行處理；對所有數據段處理完成后，獲得剔除飛行參數野值后的正常數據，為閾值。

2.如權利要求1所述的基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，其特征在于，步驟(4)中還包括當時，將最大值max(i)的位置記入野值記錄向量WILD_POINT中，當時，將最小值min(i)記入野值記錄向量WILD_POINT中。

3.如權利要求2所述的基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，其特征在于，將WILD_POINT中的位置數據按冒泡排序的方法按照從小到大排列，并將同位置進行刪除，得到按位置從小到大排列的數組WILD_POINT。

4.如權利要求1所述的基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，其特征在于，步驟(2)中還包括對每段數據進行歸一化處理，歸一化處理后再采用多項式擬合方法對每個飛行參數每段數據進行擬合。

5.如權利要求1所述的基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，其特征在于，產生N/M個分類量的方法為：將某一行向量第一個擬合方差與只有經度含野值情況下的門限對比，如果大于等于只有經度含野值情況下的門限，則該行向量為第二類；如果小于只有經度含野值情況下的門限，則將第二個擬合方差與只有緯度含野值情況下的門限對比，如果大于等于只有緯度含野值情況下的門限，則該行向量為第三類；如果小于只有緯度含野值情況下的門限，則將第三個擬合方差與只有高度含野值情況下的門限對比，如果大于等于高度含野值情況下的門限，則該行向量為第四類；如果小于高度含野值情況下的門限，則該行向量為第一類。

6.一種基于大數據挖掘分類剔除飛行參數野值的方法，其特征在于，步驟如下：

(1)設置輸入矩陣P∈R^3×4，其中列向量為飛行參數，包括經度、緯度、高度的擬合方差，行向量代表四類門限，分別為每個飛行參數不含野值、只有經度含野值、只有緯度含野值和只有高度含野值情況下的門限；采用徑向基神經網絡(RBN)訓練矩陣P∈R^3×4；

(2)讀入經度，緯度和高度飛行數據，每個飛行參數數據量為N，將每個飛行參數分為M個一段，共分為N/M段；采用多項式擬合方法對每個飛行參數每段數據進行擬合，得到擬合統計均方差矩陣Cov_∈R^3×(N/M)；

(3)將步驟(2)得到的擬合統計均方差矩陣Cov_∈R^3×(N/M)用矩陣P∈R^3×4進行門限檢驗，共產生N/M個分類量，將它們放置到分類向量組Class_seri_∈R^(N/M)×1里，實現數據段的粗分檢；

(4)對步驟(3)中產生的分類向量組Class_seri_∈R^(N/M)×1進行識別，當分辨出Class_seri_含有不為第一類門限的分類時，說明該數據段含有野值；對經度、緯度、高度分別將含野值的數據段抽取最大值、最小值和均值max(i),min(i),mean(i),i∈[1,N/M]；計算判斷所處范圍，當時，將第i段中的數據中的最大值max(i)替換為卡爾曼濾波估計出來的當前值；當時，將第i段中的數據中的最小值min(i)替換為卡爾曼濾波估計出來的當前值；當時，不進行處理；對所有數據段處理完成后，獲得剔除飛行參數野值后的正常數據，為閾值。