发明专利已授权

一种基于模型集群的工业大数据自主外挖掘方法

📄 申请号：CN202111168737.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-09-30

公开号

CN113868311A

公开日

2021-12-31

申请人

广东石油化工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_2458

IPC 分类号

G06F16_2458 , G06N5_02 , G06F17_18 ,

技术画像

所属领域

工业大数据大数据分析数据挖掘机器学习算法工业大数据

应用场景

工业数据分析, 智能制造, 设备故障预测, 生产过程优化, 工业互联网

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摘要

本发明公开了一种基于模型集群的工业大数据自主挖掘方法，包括以下步骤：S1、基于领域知识和多源异构数据的结构特征，构建模型集群和挖掘引擎；S2、对所述多源异构数据进行数据采样，并统计随机误差方差的容错估计；S3、利用挖掘引擎对数据集进行挖掘，确定每个采样数据序列的最优容错模型和模型参数的最优容错估计；S4、利用所述最优容错模型进行拟合优度统计量计算与VV&A检验；S5、基于模型聚类，获取数据模型表示与内涵知识。本发明能够实现、大数据的挖掘过程自动化、关联知识可融入、模型集群可扩充、挖掘建模一体化和挖掘结果最优化。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种稀土掺杂钽钛酸盐粉体及其制备方法

当前第 / 件

混凝土剪力墙竖向连接节点及其制造安装方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_2458)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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