摘要
本发明公开了一种基于数据内容的优化方法,包括:步骤一:基于工业系统中与报警关联的过程变量数据进行获取,针对过程变量数据进行关联分析;步骤二:基于设定的强关联规则引入操作终端操作用户的影响因素;步骤三:根据工业系统中历史报警数目的多少计算导致报警的两个变量间的相关性,通过量化过程变量数据与报警数据的一致性进行变量优化;步骤四:对相关性大的报警数据进行层次聚类,利用预测的概率优化每一个报警类的报警阈值;步骤五:以误报率和漏报率为评价指标优化关键过程变量数据的阈值,输出优化的优化路径和优化阈值,减少了误报警次数和漏报警次数较高的问题,本发明,具有降低工业系统报警误报率和漏报率的特点。
技术关键词
变量
工业系统
报警阈值优化
数据分析模块
主成分分析法
解释结构模型
数据获取模块
关系
层次聚类算法
输出模块
报警终端
指标
异常状态
度量
序列
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流水车间调度
订单
果蝇算法
混合流水线分析
指派
超短期风电功率
前馈神经网络
序列
注意力机制
Softmax函数
报文异常检测方法
编码器
重构误差
解码器
空管自动化系统
汽车前侧窗
建模方法
后视镜
建立神经网络模型
数据
协同优化方法
深度神经网络
节点
生成轨迹
编码器