申请/专利权人：山东济宁运河煤矿有限责任公司

申请日：2023-11-15

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117235548B

主分类号：G06F18/22

分类号：G06F18/22;G06F18/23;G06F18/243

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.27#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及多维数据检测技术领域，具体涉及基于激光灼烧的煤质数据处理方法及智能化系统。本发明通过数据点在每个孤立树的异常分数，获得每个数据点在单维度数据与总维度数据之间的异常情况相似性；根据每种单维度数据中每个孤立树对应数据点的异常相似性，得到每个孤立树的维度影响度；根据每种单维度数据中孤立树的维度影响度和数据值获得树聚类簇，通过树聚类簇之间的分布情况和相似情况得到影响权重；根据影响权重得到总维度数据中每个数据点的异常指标，根据异常指标确定的异常数据点进行传输。本发明通过全面分析单维度数据对总维度数据的影响情况，使得到总维度数据中异常数据点的准确性更高，进行数据传输结果的可信度更高。

主权项：1.一种基于激光灼烧的煤质数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取煤质的总维度数据，总维度数据由预设数量种单维度数据构成；煤质数据的采集种类包括灰分、水分、硫分、发热量、挥发分以及块煤限率，每种数据代表一种维度数据；结合孤立森林算法，在每个数据点对应单维度数据和总维度数据之间，根据数据点在每个孤立树中异常分数值的频次相似情况，获得每个数据点在每种单维度数据中的异常相似性；根据每种单维度数据中的每个孤立树中所有数据点的异常相似性，获得每种单维度数据中每个孤立树对应的维度影响度；在每种单维度数据中，根据每个孤立树中所有数据点的数值和维度影响度对孤立树进行聚类，获得每种单维度数据中的树聚类簇；根据每种单维度数据中所有树聚类簇之间的分布情况和相似情况，获得每种单维度数据的影响权重；根据总维度数据中每个数据点在每种单维度数据中的异常分数值以及每种单维度数据的影响权重，获得总维度数据中每个数据点的异常指标；根据所有数据点的异常指标确定总维度数据中的异常数据点，进行数据传输；所述异常相似性的获取方法包括：对每种单维度数据和总维度数据均通过孤立森林算法中对孤立树的训练过程，获得每种单维度数据和总维度数据中的孤立树，其中每种单维度数据通过孤立森林算法获得的孤立树，与总维度数据通过孤立森林算法获得的孤立树均不相同；依次将每种单维度数据作为参考维度数据，对于参考维度数据中任意一个数据点，结合孤立森林算法获得该数据点在参考维度数据对应每个孤立树中的异常分数值；统计该数据点在参考维度数据中每个异常分数值的出现频次，按照异常分数值从大到小的顺序将出现频次进行排序，获得该数据点在参考维度数据中的维度异常分数序列；结合孤立森林算法获得该数据点在总维度数据对应每个孤立树中的异常分数值；统计该数据点在总维度数据中每个异常分数值的出现频次，按照异常分数值从大到小的顺序将出现频次进行排序，获得该数据点在总维度数据中的总异常分数序列；结合动态时间规整算法，获得该数据点的维度异常分数序列中每个出现频次与总异常分数序列之间的相似性，获得维度异常分数序列中每个出现频次的匹配相似性；计算该数据点的维度异常分数序列中所有出现频次的匹配相似性的累加值，获得该数据点在参考维度数据中的异常相似性；所述维度异常分数序列中每个出现频次的匹配相似性的获取方法包括：通过动态时间规整算法获得维度异常分数序列与总维度异常分数序列之间的最短路径；在最短路径中，对于维度异常分数序列中任意一个出现频次，将总维度异常分数序列中与该出现频次匹配的出现频次作为该出现频次的匹配组；将该出现频次与匹配组中每个出现频次之间距离的累加值，作为该出现频次的匹配相似性；所述维度影响度的获取方法包括：对于任意一种单维度数据中的一个孤立树，计算该孤立树中所有数据点对应单维度数据中的异常相似性的平均值，对平均值进行负相关映射并归一化处理后，获得该孤立树的维度影响度；所述影响权重的获取方法包括：确定每个树聚类簇的中心点；对于任意一种单维度数据，依次将该单维度数据中的树聚类簇作为目标聚类簇；在目标聚类簇与每个其他树聚类簇之间，将中心点的数据均值之间的差异作为目标聚类簇的数据值差异度；将中心点的维度影响度之间的差异作为目标聚类簇的影响度差异度；将目标聚类簇与所有其他树聚类簇的数据值差异度的平均值，作为目标聚类簇的平均数据差异度；将目标聚类簇与所有其他树聚类簇的影响度差异度的平均值，作为目标聚类簇的平均影响差异度；计算目标聚类簇的平均数据差异度与平均影响差异度的L2范数，获得目标聚类簇的差异度；将该单维度数据中所有树聚类簇的差异度的累加值作为该单维度数据的聚类差异性；统计该单维度数据中所有树聚类簇的数量，获得该单维度数据的数量特征值；将该单维度数据的数量特征值和聚类差异性的乘积，进行负相关映射并归一化处理，获得该单维度数据的影响权重。

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