[发明专利]基于全局-局部信息聚类的多模态过程模态划分方法在审
| 申请号： | 202111000439.0 | 申请日： | 2021-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN113741263A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 高慧慧;魏辰;高学金;韩华云 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G05B19/042 | 分类号： | G05B19/042 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于全局‑局部信息聚类的多模态过程模态划分方法。首先，采用高斯混合模型(GMM)实现第1步划分，提取过程数据的全局信息并获得多模态过程稳定模态的划分结果；然后采用一种改进的密度峰值聚类(DPC)算法，即基于局部密度关系搜索的DPC算法(LDRSDPC)，充分挖掘过程变量之间的局部信息；构造了一种新的聚类中心判别标准，能够自动和精确地找到过渡模态的起止边界。最后综合分析两步划分结果,将多模态工业过程划分为若干个不同的稳定模态和过渡模态。本发明提出了一种分层模态识别策略，包括全局粗划分和局部细划分，充分挖掘和利用原始过程数据的全局特征和局部特征，同时全局划分为局部划分缩小了数据空间，提高了划分的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 局部 信息 多模态 过程 划分 方法 | ||
【主权项】：
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