摘要
本发明涉及电数字数据处理技术领域,具体涉及一种数控机床运行数据智能分析方法。本发明首先获取数控机床运行数据,建立样本空间并获取数据点的异常分数;进一步结合根据数据点在样本空间中的分布特征,对数据点的异常分数进行修正,获得每个数据点的修正异常分数;进一步分析数据点的突显特征,获得每个数据点的异常可能性;最后根据每个数据点的异常可能性,筛选出异常数据点。本发明针对传统孤立森林算法对于存在局部聚集特征的异常数据评价不准确的问题,通过分析数据点的分布特征,并结合修正异常分数的局部以及全局突显特征,对数据点进行更准确的异常评价,筛选出更准确的异常数据点,以提高生产效率,保障产品质量。
技术关键词
数据智能分析方法
数控机床
异常数据点
参数
孤立森林算法
概率密度函数
电数字数据处理技术
邻域
分布特征
聚类
因子
连线
坐标系
序列
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