【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于复杂网络社区发现的工业数据样本筛选方法,其特征在于步骤如下:(1)从工业现场的实时数据库读取样本数据集,以每一个样本作为一个节点,构建复杂网络;(2)计算样本数据集数据间的欧式距离矩阵根据欧式距离公式计算各数据样本节点间的欧式距离矩阵:其中,由于两数据样本节点间的连线无方向性,mij=mji,对角元mii=0;(3)计算样本数据集的邻接矩阵计算得到每两样本间的欧式距离之后,利用距离截断阈值R,与每两样本间的欧式距离进行比较,若样本间的距离小于R则样本间有边相连,否则无边相连;原始距离矩阵根据阈值R处理后,得到表示样本节点连接的矩阵:其中,由此得到的样本节点与表示节点间连接状态的邻接矩阵;(4)计算复杂网络模块度,对其进行社区发现对所建复杂网络计算模块度,其计算公式为其中,eii表示社区i内所连边数占整个网络边数的比例,ai=Σjeij表示与社区i中节点相连边数所占比例;利用凝聚分层聚类,初始将每个节点看作一个社区,循环进行社区融合,每次融合成对进行;每次进行循环社区融合时,选择使Q值增长最大的社区融合进行;两社区融合后对Q值的影响可表示为:ΔQ=eij+eji‑2aiaj=2( ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:刘颖,赵珺,吕政,盛春阳,王霖青,王伟,
申请(专利权)人:大连理工大学,
类型:发明
国别省市:辽宁;21
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