【摘 要】
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如何充分利用健康监测系统中传感器采集的多维、海量数据,实现对被测对象状态进行决策,挖掘出被测对象状态的时空演化规律,是当下健康监测技术中的一个重要研究方向。基于此,围绕健康监测数据分析中的几项关键技术,进行以下几个方面的研究:（1）针对数据预处理中的有监督异常数据检测问题,本文首先对样本数据的噪声标签问题,提出了多模型集成的噪声标签检测算法,并通过对比实验构造出基于正则化方法的标签噪声鲁棒神经网络
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如何充分利用健康监测系统中传感器采集的多维、海量数据,实现对被测对象状态进行决策,挖掘出被测对象状态的时空演化规律,是当下健康监测技术中的一个重要研究方向。基于此,围绕健康监测数据分析中的几项关键技术,进行以下几个方面的研究:（1）针对数据预处理中的有监督异常数据检测问题,本文首先对样本数据的噪声标签问题,提出了多模型集成的噪声标签检测算法,并通过对比实验构造出基于正则化方法的标签噪声鲁棒神经网络模型,并通过在多个数据集异常状态检测上的实验证明了方法的有效性。针对时间序列数据标签制作困难的问题,提出了序列数据图像化结合卷积神经网络进行数据异常模态检测的方法,在钢卷异常状态检测数据集上获得了100%的识别率。（2）针对健康监测多维数据的特征关联问题,通过对多种经典特征关联算法进行对比研究,最终选择Relief F算法进行特征权重计算,并结合LASSO回归算法进行了特征子集的筛选。该方法将实际检测数据集的回归拟合性能提升了约50%。采用基于递归消除方法对已经获得特征权重的特征集合进行优选,进一步提高了数据集15.79%的拟合性能。（3）首次将时空关联概念应用于灾害溯源与多灾害耦合方面的研究,提出基于时空关联规则挖掘的灾害溯源模型和多灾害耦合模型,给出了灾害紧急度指标和灾害耦合度指标,分别用于衡量灾害源头对灾害发生点的影响程度和多种灾害之间的关联强度。通过对车公庙地铁综合体水灾仿真数据和多灾害耦合数据进行实验,验证了两种模型的有效性。（4）针对健康监测多参量融合决策问题,首先对超椭圆多参量融合决策模型、灰靶决策模型和类圆映射模型三种经典多参量融合决策模型进行深入研究及对比。设计了基于灰色关联度的决策融合模型,以进一步提升决策的准确性。对深度学习技术应用于健康监测数据融合决策任务需要满足的条件进行研究。设计了基于深度神经网络及多元多重回归模型的多参数融合决策模型,并通过实际状态检测数据集进行实验,获得了96.20%的决策准确率,证明模型的有效性。论文最后搭建了健康监测数据分析微服务平台,将上述研究内容对应的算法模型集成于平台中,通过Flask框架构建算法API,基于pyqt5框架设计了与微服务平台配套的可视化界面,方便对算法结果可视化展示。
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