申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874576A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F16/2458;G06F16/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供一种面向大数据分析的数据预处理方法，特别涉及一种面向民机时间序列飞行数据标准化表征通用技术，旨在优化飞行数据的表征，为后续的复杂大数据分析提供优质数据基础。针对飞行数据中连续和离散类型变量的不同数据特性，首先依据变量的数据特征进行变量类型的判断，区分离散和连续变量；对离散变量采取离散值编码以消除数据大小和范围的差异，对连续变量进行异常区间检测和处于异常区间之外的异常野值修正，实现变量本身特性和原始数据价值的充分利用。针对飞行数据中变量长度不等长的特点，以飞机高度作为参考变量，综合考虑局部信息与全局信息，采用改进的动态时间规整算法实现将不同长度的时间序列转换为相同长度，从而提高后续数据分析的效果和可靠性。

主权项：1.一种面向民机时间序列飞行数据标准化表征通用技术，其特征在于，包含以下步骤：民机时间序列飞行数据特点分析；民机飞行数据记录了飞行参数和系统状态，可以为飞机事故提供关键信息；其通常具有高维度、不同采样率、含噪声与不确定性等特征，其中高维度、不等长、同时包含离散连续变量是制约飞行数据处理和分析的主要因素。连续变量与离散变量预处理；针对飞行数据同时包含离散连续变量的特点，根据变量数据特征区分变量类型；对离散变量进行离散值编码以消除离散变量之间的数值和范围差异，方便后续处理；对连续变量进行异常区间检测，以及对处于异常区间之外的异常野值的修正；实现根据变量类型进行合适的预处理。基于改进的均匀动态时间序列规整方法；针对飞行数据中变量不等长的特点，选取飞机高度作为参考变量；综合考量局部信息时间动态序列规整算法与全局信息均匀缩放策略，采用改进的动态规整算法实现将不同长度的时间序列转换为相同长度的时间序列；将生成的序列间对齐矩阵拓展到其他变量，完成整个飞行数据样本所有参数的对齐任务。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 一种面向民机时间序列飞行数据标准化表征通用技术

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