[發明專利]基于相同系統中個體與群體特征差異性對時間的顯化方法

在審

• 申請號: 201811033078.8
• 申請日: 2018-09-05
• 公開（公告）號: CN109325672A
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 馬瑞;丁志祿
• 申請（專利權）人: 浙江長興笛卡爾科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 廣州市越秀區哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288
• 代理人: 胡擁軍;糜婧

本發明公開了一種基于相同系統中個體與群體特征差異性對時間的顯化方法，包括以下步驟：在相同系統、相同工作環境中，對某一個體在某一時間段的工作狀態中的原始數據進行特征統計；對該時間段群體的工作狀態中的原始數據進行特征統計；對個體與群體的工作狀態的特征差異性進行統計；對上述個體與群體的工作狀態的特征差異性統計結果進行顯化。本發明通過將相同系統、相同環境下一個時間段內單一的代表個體的工作狀態關鍵特征的統計結果與代表群體的工作狀態關鍵特征的統計結果，重新組織分析，計算出個體與群體之間工作狀態的差異性趨勢，將雜亂的數據最終轉變為判斷個體狀態的依據，為故障檢測提供更好的依據。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體涉及基于相同系統中個體與群體特征差異性對時間的顯化方法。

背景技術

在相同的系統，相同的工作環境下的所有個體和群體具有相同的工作機制，并且在其不發生故障，工作正常的前提下，這些個體和群體具有相似的工作狀態。

現有技術中，為了判斷某一個體在某段時間內的工作狀態是否正常，僅僅應用該個體單一的數據特征與相應的特征指標去對比判斷其工作狀態的方法是不完善的。因為，如果該個體的工作狀態符合特征指標，但是卻與相同系統下相同時間的其它群體的工作狀態的特征指標相差較大，并且這種”不合群”的狀態持續一段時間，那么出現這種情況的原因很可能是該個體已經出現工作不正常甚至發生故障。為此，必須同時統計代表個體和群體在相同系統下工作狀態的特征指標，并分析兩者之間的差異性，才能有效地判斷個體的工作狀態趨勢。

針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

針對相關技術中的問題，本發明提出一種基于相同系統中個體與群體特征差異性對時間的顯化方法,該方法通過統計能代表個體或/和群體工作狀態在一個時間段內的某些關鍵特征，尤其是針對相同系統、相同環境下具有相似工作機制和工作狀態的個體與群體，通過將一個時間段內單一的代表個體的工作狀態關鍵特征的統計結果與代表群體的工作狀態關鍵特征的統計結果，重新組織分析，計算出個體與群體之間工作狀態的差異性趨勢，將雜亂的數據最終轉變為判斷個體狀態的依據，能幫助在實踐中更好的判斷個體運行狀體以及趨勢，為故障檢測提供更好的依據。

本發明的技術方案是這樣實現的：

根據本發明的一個方面，提供了一種基于相同系統中個體與群體特征差異性對時間的顯化方法。

該基于相同系統中個體與群體的特征差異性對時間的統計方法包括以下步驟：S1、在相同系統、相同工作環境中，對某一個體在某一時間段的工作狀態中的原始數據進行特征統計；S2、對該時間段群體的工作狀態中的原始數據進行特征統計；S3、對個體與群體的工作狀態的特征差異性進行統計；S4、對上述個體與群體的工作狀態的特征差異性統計結果進行顯化。

根據本發明的一個實施例，步驟S1具體包括以下步驟：

S101、對某一個體在某一時間段內的工作狀態中的原始數據，用一原始特征矩陣表示，且該個體具有多個測量值；

S102、預設一個輸出矩陣；

S103、將原始特征矩陣中的第一列元素，表示為某一時刻該個體的工作狀態；

S104、對原始特征矩陣進行相應處理，選擇重組能代表該個體在某一時刻的工作狀態的個體特征矩陣；

S105、依次將原始特征矩陣中的其他列的元素，表示為相應時刻該個體的工作狀態，重復執行步驟S104，得到與列數相同的多個時刻的該個體的工作狀態的個體特征矩陣，并用特征集矩陣表示；

S106、將上述特征集矩陣復制到輸出矩陣，得到該個體在某一時間段內的工作狀態特征向量，從而完成對該個體在某一時間段內的特征統計。

根據本發明的一個實施例，某一個體在某一時間段內的工作狀態特征向量表示為：