【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法。
技术介绍
1、弹匣是一种用于储存和供给子弹的装置，能够在枪支射击时及时地将子弹托送至预备进膛位置，它通常是由弹匣体、托枪板、托弹簧和弹匣盖组成，相比于传统的金属弹匣，碳纤维弹匣具有轻量化、抗腐蚀、耐高温的优点。在碳纤维弹匣的生产过程中，通常需要对产品的质量、成本进行控制和优化，而根据碳纤维弹匣的生产数据对生产出的碳纤维弹匣进行分类，以帮助厂家识别和区分不同质量水平的产品，并及早发现存在质量问题的产品。
2、基于kd-tree的数据分类方法相比于传统的k-nn算法、决策树算法、支持向量机算法等，具有更好的可拓展性、更好地泛化能力，但是kd-tree的构建影响着该方法的数据分类效果，而传统的kd-tree通常是采用中位数的方法选取各个分割维度的分割点进行空间的分割，但是在处理大数据时，会造成分割维度的中位数对应多个数据点，而这会影响kd-tree的构建结果，进而影响数据管理的性能。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，该方法包括以下步骤：
4、采集不同批次的碳纤维弹匣的多种生产数据，并对数据进行数字化及归一化处理，将每种生产数据作为一种维度，构建多维的弹匣生产数据空间
5、根据弹匣生产数据空间中数据点在各维度的关系构建弹匣生产数据空间中任意两个数据点之间的分类评估距离；根据分类评估距离结合高斯核函数获取任意两个数据点之间的高维分类评估相似度，根据任意两个数据点在弹匣生产数据空间中各维度的分量以及各维度数据点的分布得到任意两个数据点之间的维度分布一致程度；根据任意两个数据点之间的维度分布一致程度以及高维分类评估相似度得到任意两个数据点之间的分类评估相似度；
6、结合弹匣生产数据空间各数据点在各维度的分布提取kd-tree中各节点的候选分割点集合中每个候选分割点的分割子空间、子空间临近点集合；根据各子空间临近点集合中各数据点之间的分类评估相似度构建各子空间临近点集合的分类评估结果相似度；采用聚类算法获取分割子空间中各数据点的局部密度，根据各分割子空间中数据点在各维度的分量的分布以及数据点的局部密度得到各分割子空间的数据维度区分度；
7、结合各子空间临近点集合的分类评估结果相似度及各分割子空间的数据维度区分度构建kd-tree中各节点的各候选分割点的分割点优选率；根据每个节点的各候选分割点的分割点优选率构建弹匣生产数据空间对应的kd-tree，完成对碳纤维弹匣生产数据的分类管理。
8、进一步地，所述根据弹匣生产数据空间中数据点在各维度的关系构建弹匣生产数据空间中任意两个数据点之间的分类评估距离，包括：
9、获取任意两个数据点在弹匣生产数据空间中各维度上的分量的差值的平方，其中，所述分量为在弹匣生产数据空间中数据点的坐标在各维度上的值；
10、人为设定弹匣生产数据空间中各维度的生产数据的预设分类评估权值，计算所述平方与所述预设分类评估权值的乘积，计算所述任意两个数据点在弹匣生产数据空间中所有维度的所述乘积之和，将所述乘积之和进行开方的结果作为所述任意两个数据点之间的分类评估距离。
11、进一步地，所述任意两个数据点之间的高维分类评估相似度包括：
12、将所述任意两个数据点的坐标作为输入，使用所述任意两个数据点之间的分类评估距离代替高斯核函数中的欧式距离，利用高斯核函数获取所述任意两个数据点在弹匣生产数据空间中的相似度，记为任意两个数据点之间的高维分类评估相似度。
13、进一步地，所述任意两个数据点之间的维度分布一致程度包括：
14、
15、式中，表示数据点、之间的维度分布一致程度；、分别表示数据点、在弹匣生产数据空间中第个维度上的分量；、表示弹匣生产数据空间中所有数据点在第个维度上的分量的均值、标准差；表示预设大于零的数值。
16、进一步地，所述任意两个数据点之间的分类评估相似度包括：
17、计算所述任意两个数据点的维度分布一致程度与各维度的生产数据的预设分类评估权值的乘积的和值；
18、将所述任意两个数据点之间的高维分类评估相似度与所述和值的乘积作为所述任意两个数据点之间的分类评估相似度。
19、进一步地，所述kd-tree中各节点的候选分割点集合中每个候选分割点的分割子空间、子空间临近点集合包括：
20、将弹匣生产数据空间中的所有数据点作为kd-tree的输入数据，每个节点对应一个数据子空间，计算kd-tree中的节点在弹匣生产数据空间中对应的数据子空间中的数据点在各个维度上分量的方差，选择方差最大的维度作为数据子空间的分割维度；
21、获取所有数据点在数据子空间的分割维度上的分量，统计所有分量的中位数，将所述中位数对应的所有数据点作为节点的候选分割点集合；
22、对于节点的候选分割点集合中的候选分割点，将弹匣生产数据空间中垂直于节点的分割维度且经过候选分割点的平面记为候选分割点的切割平面，所述切割平面将数据子空间分割成两个空间，记为候选分割点的两个分割子空间；
23、将以候选分割点为球心，以预设值为半径的超球面内除候选分割点外的所有数据点记为候选分割点的临近数据点，候选分割点的切割平面将所述超球面分成两个超半球面，将切割平面上的所有临近数据点组成候选分割点的一个子空间临近点集合，将两个超半球面内的所有临近数据点组成候选分割点的另二个子空间临近点集合。
24、进一步地，所述根据各子空间临近点集合中各数据点之间的分类评估相似度构建各子空间临近点集合的分类评估结果相似度，包括：
25、获取子空间临近点集合中所有任意两个数据点之间的分类评估相似度的均值，将所述均值作为子空间临近点集合的分类评估结果相似度。
26、进一步地，所述根据各分割子空间中数据点在各维度的分量的分布以及数据点的局部密度得到各分割子空间的数据维度区分度，包括：
27、对于候选分割点的各分割子空间，计算分割子空间中的数据点在第k个维度上的分量的方差，获取分割子空间中的数据点在所有维度的所述方差的和值，作为分子；获取分割子空间中所有数据点的局部密度的均值与预设大于零的数值的和值，作为分母；
28、将所述分子与所述分母的比值作为分割子空间的数据维度区分度。
29、进一步地，所述构建kd-tree中各节点的各候选分割点的分割点优选率，包括：
30、对于各候选分割点，获取候选分割点的两个子空间临近点集合的分类评估结果相似度的和值，计算候选分割点的两个分割子空间的数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据弹匣生产数据空间中数据点在各维度的关系构建弹匣生产数据空间中任意两个数据点之间的分类评估距离，包括：
3.如权利要求1所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述任意两个数据点之间的高维分类评估相似度包括：
4.如权利要求2所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述任意两个数据点之间的维度分布一致程度包括：
5.如权利要求2所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述任意两个数据点之间的分类评估相似度包括：
6.如权利要求2所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述kd-tree中各节点的候选分割点集合中每个候选分割点的分割子空间、子空间临近点集合包括：
7.如权利要求1所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据各子空间临近点集合中各数据点之间的分类评估相似度构建各子空间临近点集合
8.如权利要求1所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据各分割子空间中数据点在各维度的分量的分布以及数据点的局部密度得到各分割子空间的数据维度区分度，包括：
9.如权利要求1所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述构建kd-tree中各节点的各候选分割点的分割点优选率，包括：
10.如权利要求6所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据每个节点的各候选分割点的分割点优选率构建弹匣生产数据空间对应的kd-tree，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述根据弹匣生产数据空间中数据点在各维度的关系构建弹匣生产数据空间中任意两个数据点之间的分类评估距离，包括：
3.如权利要求1所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述任意两个数据点之间的高维分类评估相似度包括：
4.如权利要求2所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述任意两个数据点之间的维度分布一致程度包括：
5.如权利要求2所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述任意两个数据点之间的分类评估相似度包括：
6.如权利要求2所述的一种碳纤维弹匣生产数据智能管理方法，其特征在于，所述kd-tree中各节点的候选分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，
申请(专利权)人：天津戎军航空科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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