预测影响物理系统的事件技术方案

本发明专利技术显著地涉及一种用于预测物理系统的事件的新发生的计算机实现的方法。该方法包括：提供物理系统的过去事件的第一集合，每个过去事件包括若干属性，针对第一集合中的每个过去事件提供签名，提供包括若干属性的新事件，计算新事件的签名，在新事件的签名与第一集合中的每个过去事件的每个签名之间计算相似性测量，根据相似性测量来确定最接近新事件的过去事件从而形成过去事件的第二集合，针对第二集合的每个属性计算相关性得分，通过选择具有更高相关性得分的属性来提供属性集合。

Prediction of events affecting physical systems

【技术实现步骤摘要】
预测影响物理系统的事件
本专利技术涉及计算机程序和系统领域，并且更具体地涉及用于预测物理系统的事件的新发生的方法、系统和程序。
技术介绍
预测用于工程中的决策制定。预测用于识别事件的可能原因和结果，并且响应于事件而计划高效行动。例如，在正在进行的卫星发射中，需要预测事故以避免新发生事故。应用领域包括例如帮助支持几乎所有行业领域(汽车、航空航天、工业设备等)中的产品和资产的维护。它也适用于设计和制造中的质量的经验回报，例如：计算机辅助设计(CAD)系统可以为设备的设计提供建议，从而最小化所设计的设备的故障风险。“变量重要度”的问题涉及找到其知识对于确定特定目标变量的值很重要的变量，例如，找到对于确定事件的成本或事件发生概率(成本和概率是目标变量)最重要的变量。例如，切割机的使用持续时间、其上已被用于切割的材料的平均强度以及平均室温可能在确定机器损坏概率的最重要因素之中。基本上，可以争辩，最佳表征观测的变量是最佳确定观测发生概率(其是变量)的变量，因此变量重要度问题比表征观测的问题更为普遍。然而，以这种方式使用变量重要度来表征观测存在两个问题。首先，要求每个观测发生的概率是已知的。其次，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于预测物理系统的事件的新发生的计算机实现的方法，包括：‑提供(S10)所述物理系统的过去事件的第一集合，每个过去事件包括若干属性；‑针对所述第一集合中的每个过去事件提供(S20)签名；‑提供(S30)包括若干属性的新事件；‑计算(S40)所述新事件的签名；‑在所述新事件的签名与所述第一集合中的每个过去事件的每个签名之间计算(S50)相似性测量；‑根据所述相似性测量来确定(S60)最接近所述新事件的所述过去事件，从而形成过去事件的第二集合；‑针对所述第二集合的每个属性计算(S70)相关性得分；‑通过选择具有更高相关性得分的属性来提供(S80)属性集合。

【技术特征摘要】
2017.12.25 EP 17306934.51.一种用于预测物理系统的事件的新发生的计算机实现的方法，包括：-提供(S10)所述物理系统的过去事件的第一集合，每个过去事件包括若干属性；-针对所述第一集合中的每个过去事件提供(S20)签名；-提供(S30)包括若干属性的新事件；-计算(S40)所述新事件的签名；-在所述新事件的签名与所述第一集合中的每个过去事件的每个签名之间计算(S50)相似性测量；-根据所述相似性测量来确定(S60)最接近所述新事件的所述过去事件，从而形成过去事件的第二集合；-针对所述第二集合的每个属性计算(S70)相关性得分；-通过选择具有更高相关性得分的属性来提供(S80)属性集合。2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述相关性得分针对其被计算的所述第二集合的属性存在于所述第一集合和所述第二集合两者中。3.如权利要求2所述的计算机实现的方法，其中，属性的所述相关性得分是通过将属性的值在所述第二集合上的分布概率与属性的值在所述第一集合上的分布概率进行比较来计算的。4.如权利要求1至3中任一项所述的计算机实现的方法，其中，针对所述第一集合中的每个过去事件并且针对所述新事件提供签名包括针对所述第一集合中的每个过去事件并且针对所述新事件提供数字矢量。5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，提供签名包括：-利用过去事件的第三集合来训练机器学习模型；-对所述第一集合中的每个过去...

【专利技术属性】
技术研发人员：X·格勒昂，
申请(专利权)人：达索系统公司，
类型：发明
国别省市：法国,FR