[发明专利]一种站端交互数据特征提取方法

权利要求书

1.一种站端交互数据特征提取方法，其特征在于，所述提取方法包括：

获取终端设备采集到的站端交互数据和故障检测系统提取到的故障数据库的历史故障信息；

融合所述站端交互数据和所述历史故障信息，获得融合设备信息；

预处理所述融合设备信息，获得预处理信息；

对所述预处理信息进行特征识别，获得特征识别结果；

根据所述特征识别结果结合特征提取规则进行特征提取，获得故障特征。

2.根据权利要求1所述的一种站端交互数据特征提取方法，其特征在于，所述提取方法还包括：将所述故障特征根据需求调整所述故障特征的输出格式。

3.根据权利要求1所述的一种站端交互数据特征提取方法，其特征在于，所述融合所述物理设备信息和所述历史故障信息具体包括：

采用D-S理论融合，设U为所述站端交互数据和所述历史故障数据形成的集合，其中，若m:2^U→[0,1]满足条件：m(Φ)＝0；则可认定信任函数m是对U的概率分配，若时，m(A)为A的基本可信数，得出信任度的高低；

设K为特征指标间的冲突加权值，当K＜∞是多源数据能进行有效融合的必要条件。

4.根据权利要求1所述的一种站端交互数据特征提取方法，其特征在于，所述预处理所述融合设备信息具体包括：

所述融合设备信息包括数据噪声、数据缺失、数据冗余、数据重复、数据集不均衡；

根据所述融合设备信息的问题种类采取对应的策略进行预处理，获得预处理结果；

对所述预处理结果使用公式进行标准化，其中为均值，s_j为标准差。

5.根据权利要求1所述的一种站端交互数据特征提取方法，其特征在于，所述对所述预处理信息进行特征识别具体包括：

将所述站端交互数据中存在异常的数据进行标记，获得站端交互异常数据；

将所述站端交互异常数据结合所述历史故障数据分析故障类型；

定义故障匹配度为K_f，其中F_m为两类数据匹配到的特征数，F为历史故障数据总特征数，若匹配度超过0.5，直接进行特征识别，识别结果辅助故障特征提取工作。

6.根据权利要求1所述的一种站端交互数据特征提取方法，其特征在于，所述根据所述特征识别结果结合特征提取规则进行特征提取具体包括：

选取能够反映故障特征的指标变量；

引入关联规则，设D为站端交互数据集，D＝{δ₁,δ₂,...,δ_N}，其中特征子集表示为δ_i＝{λ₁,λ₁,...,λ_N}，λ称为项，定义支持度为第一故障特征A和第二故障特征B同时出现在一个站端数据集中的比例，其中|D|为站端交互数据集中的数据条数，f(A∪B)为同时包含所述第一故障特征A和所述第二故障特征B的数据条数；

支持度为当站端交互数据检测出故障特征时，同时相关指标参量出现超出警示值的概率，结合特征提取规则，如果数值超过50％包含特征的数据被标记，故障特征被提取出来，获得故障特征。