[發明專利]基于類腦分層記憶機制的實時數據流智能化處理平臺

有效

• 申請號: 201711352760.9
• 申請日: 2017-12-15
• 公開（公告）號: CN108107729B
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發明（設計）人: 丁永生;王偉凱;陳磊;郝礦榮;任立紅
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 上海統攝知識產權代理事務所(普通合伙) 31303
• 代理人: 金利琴

1.基于類腦分層記憶機制的實時數據流智能化處理平臺，其特征是，包括：

數據預處理模塊，用于對原始數據樣本進行預處理，原始數據樣本包括構建平臺時輸入的數據樣本和在線測試時輸入的新到來的數據樣本即實時不確定數據流樣本，預處理為PCA降維處理或者為PCA降維處理和K-means聚類；同時用于對預處理后的新到來的數據樣本進行異常值檢測，并將檢測到的異常數據樣本發送至在線監測與故障診斷模塊，將正常數據樣本發送至分層記憶網絡模塊，異常值檢測是指判斷數據樣本是否來自于同一數據源，異常數據樣本為未知數據源數據樣本或病毒數據樣本；還用于向數據有效性復核模塊發送正常數據樣本及其對應的原始數據樣本；

分層記憶網絡模塊，用于分層存儲經數據預處理模塊預處理后的構建平臺時輸入的數據樣本，分層存儲是指將數據樣本按信息痕跡量的數值由大到小的順序劃分為不同的部分存儲到不同層中；同時用于接收數據預處理模塊發送的正常數據樣本，檢索與正常數據樣本最接近的數據樣本，并將最接近的數據樣本發送至數據庫模塊，所述最接近的數據樣本是指與正常數據樣本具有最小歐氏距離的數據樣本；

在線監測與故障診斷模塊，用于接收數據預處理模塊發送的異常數據樣本并進行故障預警；

數據有效性復核模塊，用于接收數據預處理模塊發送的正常數據樣本及其對應的原始數據樣本，并對數據樣本的有效性進行復核，將有效的正常數據樣本對應的原始數據樣本發送至數據庫模塊中；

數據庫模塊，用于存儲與分層記憶網絡模塊存儲的預處理后的數據樣本ID一致的原始數據樣本；同時用于接收分層記憶網絡模塊發送的最接近的數據樣本，并提取與最接近的數據樣本ID一致的原始數據樣本反饋到實時生產系統；還用于接收和存儲數據有效性復核模塊發送的有效的正常數據樣本對應的原始數據樣本；

實時生產系統，為數據驅動控制器的集合，用于接收數據庫模塊發送的原始數據樣本并對生產進行控制。

2.根據權利要求1所述的基于類腦分層記憶機制的實時數據流智能化處理平臺，其特征在于，所述異常值檢測的方法為：

首先，定義新到來的數據樣本為Ds_1×n，Ds_1×n經過數據預處理模塊PCA降維處理后的數據樣本為ds_1×p，PCA中累計貢獻率cv＝0.95；

然后，計算并取出最小值所對應的聚類類別k，k＝{1,2,3,4,5}，其中，dis(·)表示計算數據樣本間的歐式距離，為聚類中心；

最后，比較和的數值大小，如果則新到來的數據樣本為異常數據樣本，反之，則為正常數據樣本，其中是指記憶庫中的數據樣本與所選的聚類中心間歐式距離的最大值，為所選的聚類中心，為歸屬k類并經過預處理的新數據樣本。

3.根據權利要求2所述的基于類腦分層記憶機制的實時數據流智能化處理平臺，其特征在于，所述分層記憶網絡主要由永久記憶層、長時記憶層和短時記憶層構成，永久記憶層、長時記憶層和短時記憶層中數據樣本的信息痕跡量的數值依次遞減。