一种电子数粒机运行异常检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据识别技术领域，具体涉及一种电子数粒机运行异常检测方法及系统。该方法通过设定采样频率采集电子数粒机关键指标的数据，根据关键指标数据两两之间的相似度权值构建相似度矩阵，通过相似度矩阵得到关键指标数据对应的特征矩阵，根据关键指标数据对应的特征矩阵行向量与正常数据的特征矩阵行向量进行比对筛选出异常数据。本发明专利技术通过关键指标数据两两之间所处的近邻集合交集和空间距离计算出相似度权值，并且根据关键指标数据对应的特征矩阵与正常数据对应的特征矩阵间的差异筛选出异常数据，使得本发明专利技术在不同使用环境具有高适应性的同时保证了异常数据检测的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
一种电子数粒机运行异常检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据识别
，具体涉及一种电子数粒机运行异常检测方法及系统。

技术介绍

[0002]电子数粒机运行异常会影响药品包装质量，进一步的会影响到用药者的利益和药品企业的市场信誉，因此对于电子数粒机运行异常进行检测是必要的。但是通过人工对电子数粒机运行异常检测的方法无法实现对电子数粒机的运行状况的实时检测，因此采用现有的自动检测识别技术可以有效实现对电子数粒机运行状况的实时监测。
[0003]而现有的自动检测识别技术对于电子数粒机运行异常检测的方法主要是：根据所采集到的数据间的相似度建立相似度矩阵，将相似度矩阵通过谱聚类算法得到特征矩阵，通过特征矩阵内的向量表征原始数据的特征，根据特征分析并筛选出异常数据。但是传统的相似度矩阵的构建仅基于相似度整体进行分析，将所述相似度值作为相似度矩阵的元素值，或者是相似度大于阈值时则两个元素之间的权值设置为固定值，否则设置为0，该方法没有结合近邻样本之间的关系，没有根据使用环境进行实际情况的划分，所得到的相似度矩阵模糊且不精确。所以传统的相似本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子数粒机运行异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设采样频率采集电子数粒机运行过程中至少两种关键指标，获得至少两种关键指标向量；根据目标关键指标向量的每个元素值获得每个元素的近邻集合；根据所述目标关键指标向量中两个元素之间的差异获得相似度权值；若所述目标关键指标向量中两个元素之间存在近邻集合交集，则根据所述目标关键指标向量中两个元素与对应的所述近邻集合交集中元素的差异获得相似度权值；根据所述相似度权值通过谱聚类得到的特征列向量构建特征矩阵，对所述特征矩阵的行向量聚类分析获得至少两个特征类别和每个特征类别的均值行向量；根据标准均值行向量和所述均值行向量的差异距离筛选出异常均值行向量；根据所有异常均值行向量对应的所述差异距离和所述异常均值行向量对应的所述特征类别中的样本数量获得目标关键指标的异常程度；根据历史数据获取每种关键指标因为异常所导致电子数粒机停机的停机概率；通过每种所述关键指标的异常程度和对应的停机概率得到电子数粒机的运行状况指标；根据所述运行状况指标判断电子数粒机运行异常情况。2.根据权利要求1所述的一种电子数粒机运行异常检测方法，其特征在于，获取至少两种关键指标向量后包括：根据向量相邻元素之间的差异筛选出噪点数据；将所述噪点数据的前一个元素与后一个元素的均值作为所述噪点数据重构之后的数据；当所述噪点数据为关键指标向量的起始端时，将所述噪点数据的后一个元素作为所述噪点数据重构之后的数据，当所述噪点数据为关键指标向量的结尾端时，将所述噪点数据的前一个元素作为所述噪点数据重构之后的数据；将所述关键指标向量中所述噪点数据对应替换为所述噪点数据重构之后的数据得到去噪后的关键指标向量。3.根据权利要求2所述的一种电子数粒机运行异常检测方法，其特征在于，所述根据向量相邻元素之间的差异筛选出噪点数据包括：通过噪点置信度计算模型筛选出所述关键指标向量中的噪点数据，所述噪点置信度计算模型包括：其中，为噪点置信度，表示目标关键指标向量中的元素，为目标关键指标在y时刻所对应的归一化数据值，为数据的前一个元素，为数据的后一个元素，为大于0的预设参数，为大于0的整数，为最小值选取函数；将高于预设噪点置信度阈值的所述噪点置信度所对应的元素作为噪点数据。4.根据权利要求1所述的一种电子数粒机运行异常检测方法，其特征在于，所述相似度...

【专利技术属性】
技术研发人员：高芳旺，康等贵，胡小凤，张超，张展，马学龙，刘娟，牛元亮，李娜，牛元玮，朱富兰，刘江，
申请(专利权)人：山东鲁抗医药集团赛特有限责任公司，
类型：发明
国别省市：