[发明专利]一种基于数据的轴温关联分析方法

权利要求书

1.一种基于数据的轴温关联分析方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1.在通过对实际采集得到的数据进行特征选择，以得到后期分析的原始数据，原始数据按照时间序列进行采集，每秒采集一次；然后将原始数据进行预处理，得到预处理后数据；包括以下几步：

步骤1.1、采用线性插值法对缺失数据进行处理：针对极少个别点缺失数据的情况，将原始数据进行插值处理之后，得到矩阵A_m*n，矩阵A_m*n按照时间序列进行采集，A_m*n表示的含义为第m个时刻的第n个属性；

步骤1.2、利用步骤1.1得到的矩阵A_m*n生成0-1矩阵，将该0-1矩阵表示为矩阵D：将第1个时刻的第1个属性A₁₁和第2个时刻的第1个属性A₂₁的数据进行对比，如果A₂₁大于等于A₁₁，将矩阵D的第1行第1列D₁₁标记为1，否则标记为0；然后将第1个时刻的第2个属性A₁₂和第2个时刻的第2个属性A₂₂的数据进行对比，如果A₂₂大于等于A₁₂，将矩阵D的第1行第2列D₁₂标记为1，否则标记为0；以此类推，…，直到将第1个时刻的第n个属性A_1n和第2个时刻的第n个属性A_2n的数据进行对比，如果A_2n大于等于A_1n，将矩阵D的第1行第n列D_1n标记为1，否则标记为0；然后用同样的方法将第2个时刻的n个属性和第3个时刻的n个属性数据进行对比，将得到的标记存入矩阵D的第2行，以此类推，…，直到将第m-1个时刻的n个属性和第m个时刻的n个属性数据进行对比并将标记存入矩阵D的第m-1行，即得到矩阵D，矩阵D称为预处理后数据：

步骤2.对步骤1中得到的预处理后的数据找出强关联规则R，即找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据的轴温关联分析方法，其特征在于，步骤1.1中所述线性插值法对缺失数据进行处理的步骤如下：

设有数据(x₀,f(x₀)),(x₁,f(x₁))，解方程组

得

此时的插值多项式为x表示未知数缺失的个数，例如缺失3个数据，则y₁(1)代表第一个缺失的数据，y₁(2)代表第二个缺失的数据，y₁(3)代表第三个缺失的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据的轴温关联分析方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、生成频繁项集，并存入频繁项集集合L中；

步骤2.2、找出强关联规则R，即要找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则：

通过步骤2.1生成频繁项集集合L后，首先利用公式(2)来计算所有关联规则的置信度：

其中support_count(A∪B)为包含项集(A∪B)的记录数目；support_count(A)为包含项集A的记录数目。