发明专利 已授权

一种基于自然近邻类的机械监测标签数据质量保障方法

📄 申请号:CN202111548527.4 📄 发布日:2026/05/07

著录项目信息

申请日
2021-12-17
公开号
CN114398955A
公开日
2022-04-26
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

机械设备状态监测, 预测性维护, 工业数据质量管理, 传感器数据分析

摘要

本发明涉及大数据处理与机械故障诊断技术领域,尤其是一种基于自然近邻类的机械监测标签数据质量保障方法,基于非参数算法构造的自然近邻图,建立标签数据不同样本之间的关系,通过这种关系,搜索不同的类;计算类局部离群因子来评估不同类的异常程度,将CLOF大于预定阈值的类检测为低质量数据,对清洗后的标签数据进行自然近邻图重构,基于该自然近邻图,检测错误标记的数据,并识别未标记数据的标签,还可用于查找带有新类型的标签数据;本发明能够有效地检测不同标签数据中的低质量数据,使标签数据可以基于自然近邻自动识别和标记,进一步提高了标签数据的质量,有助于智能故障诊断建模和机械监测数据质量的提高。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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