检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:殷大发[1]
机构地区:[1]煤炭科学研究总院,北京100013
出 处:《矿山机械》2013年第4期120-123,共4页Mining & Processing Equipment
基 金:国家"十一五"科技支撑计划项目(2009BAK54B05)
摘 要:通过分析监控系统数据异常波动的影响因素,建立了异常识别原则,并设计了异常识别的模型。应用实践表明,综合运用关联分析、聚类分析及时间序列等方法,使异常识别准确率提高到78%以上,从而提高了监控数据的准确性和可靠性。After analyzing the factors affecting data abnormal variation of the monitoring system, the abnormality identifying laws were determined, and the abnormality identifying model was designed. Practical application showed that the integrated application of correlation analysis, cluster analysis and time series made the identification accuracy increase to above 78%, thus the accuracy and reliability of the monitoring data improved.
分 类 号:TD76[矿业工程—矿井通风与安全]
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