申请/专利权人：郑州铁路职业技术学院

申请日：2023-07-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN116910452B

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/2433;G16C20/20;G16C20/70;G01N21/25

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.11.07#实质审查的生效;2023.10.20#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的有害垃圾无菌化处理风险预测评估方法。获取各类有害垃圾焚烧时的光谱信号，根据均值包络线将光谱信号分段获得信号段，利用信号段的非对称性与长度获得异常概率；根据信号段的异常概率和包络点数量得到段插值包络点数；通过包络点间隔对所属信号段的幅值贡献值和长度贡献值以及段插值包络点数获得间隔插值包络点数；确定间隔插值包络点的最优幅值。重新拟合包络线，进行经验模态分解，获得去噪后的光谱信号并进行风险预测评估。本发明对经验模态分解算法的分解过程进行优化，整体提升分解精度；获得更好的去噪效果，进而获得更加准确的风险预测评估结果。

主权项：1.一种基于大数据的有害垃圾无菌化处理风险预测评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取需要焚烧的有害垃圾焚烧时的原始光谱信号；获取所述原始光谱信号的上包络线、下包络线和均值包络线；将所述均值包络线中任意相邻两个极值点之间的信号作为一个信号段；根据每个所述信号段中上包络线与下包络线的斜率获得每个信号段的非对称性指标；根据每个信号段的长度与所述非对称性指标获得每个信号段的异常概率；从所述上包络线与所述下包络线中任选一个作为待插入包络线；根据每个信号段中待插入包络线的包络点数量和异常概率获得每个信号段的段插值包络点数；将所述待插入包络线中任意相邻两个包络点的间隔作为包络点间隔；根据所述待插入包络线中每个包络点间隔的幅值差异与所属信号段的幅值极差，获得包络点间隔的幅值贡献值；根据每个包络点间隔的长度与所属信号段的长度获得包络点间隔的长度贡献值；根据每个包络点间隔的幅值贡献值、长度贡献值和所属信号段的段插值包络点数获得每个包络点间隔的间隔插值包络点数；根据包络点间隔内所有采样点对应的包络线的幅值的差异获得幅值差异方差；根据幅值差异方差和包络点间隔的幅值差异，筛选每个包络点间隔内间隔插值包络点的最优幅值；根据所述最优幅值拟合待插入包络线；根据拟合后的待插入包络线对所述原始光谱信号进行经验模态分解去噪处理，获得去噪后的光谱信号；根据所述去噪后的光谱信号获得风险预测评估结果；所述非对称性指标的公式模型为： 其中，Fv表示第v个信号段的非对称性指标，Dv表示第v个信号段的长度，表示第v个信号段中第i+1个采样点处上包络线的值，表示第v个信号段中第i个采样点处上包络线的值，表示第v个信号段中第i+1个采样点处下包络线的值，表示第v个信号段中第i个采样点处下包络线的值，norm表示归一化操作；所述幅值贡献值的获取方法包括：将每个所述信号段中待插入包络线的最大值与最小值的差作为每个所述信号段的幅值极差；将每个所述包络点间隔的幅值差异与所属信号段的幅值极差加1的比值作为每个包络点间隔的所述幅值贡献值；所述长度贡献值的获取方法包括：将每个所述包络点间隔的长度与所属信号段的长度的比值作为每个包络点间隔的长度贡献值；所述间隔插值包络点的最优幅值的获取方法包括：将每个包络点间隔对应的待插入包络线的最小幅值与上包络线的最大幅值作为每个所述包络点间隔的幅值差异；获得幅值差异方差在每个包络点间隔的幅值差异中进行迭代的最小幅值差异方差，将每个包络点间隔的所述最小幅值差异方差对应的待插入包络线的幅值作为间隔插值包络点的最优幅值。

全文数据：

权利要求：

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