基于激光灼烧的煤质数据处理方法及智能化系统技术方案

本发明专利技术涉及多维数据检测技术领域，具体涉及基于激光灼烧的煤质数据处理方法及智能化系统

【技术实现步骤摘要】
基于激光灼烧的煤质数据处理方法及智能化系统


[0001]本专利技术涉及多维数据检测
，具体涉及基于激光灼烧的煤质数据处理方法及智能化系统
。

技术介绍

[0002]煤质采集数据快速处理场景中，相较于传统的有源的采制化系统及无源的采制化系统，基于激光灼烧技术的智能采制化系统具备同时测量煤质灰分
、
水分
、
热值数据的能力，节约布置成本的同时兼具检测准确性，而且可将煤质检测结果及时反馈到生产线实现智能化生产的动态调整，因此对于获取的煤质采集数据的异常数据检测是很有必要的，能对智能采制化系统的生产环节进行及时的调整处理
。
[0003]在用孤立森林算法对获得的煤质采集数据进行处理时，为了使数据传输更便捷，传输的煤质采集数据是包含灰分
、
水分
、
挥发分等种类的多维度数据
。
对于多维度数据进行异常检测时，受到不同维度的影响，导致总维度空间中的异常数据检测效果不理想，没有考虑到不同单维度数据对总维度数据的异常影响不同，总维度数据中数据异常程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于激光灼烧的煤质数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取煤质的总维度数据，总维度数据由预设数量种单维度数据构成；结合孤立森林算法，在每个数据点对应单维度数据和总维度数据之间，根据数据点在每个孤立树中异常分数值的频次相似情况，获得每个数据点在每种单维度数据中的异常相似性；根据每种单维度数据中的每个孤立树中所有数据点的异常相似性，获得每种单维度数据中每个孤立树对应的维度影响度；在每种单维度数据中，根据每个孤立树中所有数据点的数值和维度影响度对孤立树进行聚类，获得每种单维度数据中的树聚类簇；根据每种单维度数据中所有树聚类簇之间的分布情况和相似情况，获得每种单维度数据的影响权重；根据总维度数据中每个数据点在每种单维度数据中的异常分数值以及每种单维度数据的影响权重，获得总维度数据中每个数据点的异常指标；根据所有数据点的异常指标确定总维度数据中的异常数据点，进行数据传输
。2.
根据权利要求1所述一种基于激光灼烧的煤质数据处理方法，其特征在于，所述异常相似性的获取方法包括：依次将每种单维度数据作为参考维度数据，对于参考维度数据中任意一个数据点，结合孤立森林算法获得该数据点在参考维度数据对应每个孤立树中的异常分数值；统计该数据点在参考维度数据中每个异常分数值的出现频次，按照异常分数值从大到小的顺序将出现频次进行排序，获得该数据点在参考维度数据中的维度异常分数序列；结合孤立森林算法获得该数据点在总维度数据对应每个孤立树中的异常分数值；统计该数据点在总维度数据中每个异常分数值的出现频次，按照异常分数值从大到小的顺序将出现频次进行排序，获得该数据点在总维度数据中的总异常分数序列；结合动态时间规整算法，获得该数据点的维度异常分数序列中每个出现频次与总异常分数序列之间的相似性，获得维度异常分数序列中每个出现频次的匹配相似性；计算该数据点的维度异常分数序列中所有出现频次的匹配相似性的累加值，获得该数据点在参考维度数据中的异常相似性
。3.
根据权利要求2所述一种基于激光灼烧的煤质数据处理方法，其特征在于，所述维度异常分数序列中每个出现频次的匹配相似性的获取方法包括：通过动态时间规整算法获得维度异常分数序列与总维度异常分数序列之间的最短路径；在最短路径中，对于维度异常分数序列中任意一个出现频次，将总维度异常分数序列中与该出现频次匹配的出现频次作为该出现频次的匹配组；将该出现频次与匹配组中每个出现频次之间距离的累加值，作为该出现频次的匹配相似性
。4.
根据权利要求1所述一种基于激光灼烧的煤质数据处理方法，其特征在于，所述维度影响度的获取方法包括：对于任意一种单维度数据中的一个孤立树，计算该孤立树中所有数据点对应单维度数据中的异常相似性的平均值，对平均值进行负相关映射并归一化处理后，获得该孤立树的维度影响度
。5.
根据权利要求1所述一种基于激光灼烧的煤质数据处理方法，其特征在于，所述树聚类簇的获取方法包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王利，张辰，朱泽建，高中虎，徐磊，李志燕，邵峰，王秀东，姚建新，
申请(专利权)人：山东济宁运河煤矿有限责任公司，
类型：发明
国别省市：