针对带有噪音的高维数据流的MEWMA控制图的研究

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近些年来,高维数据流的监控一直是人们关注的热点问题,对高维数据的监控方法也层出不穷.然而,当样本量远小于样本维度时,许多监控方法效率较低,易出现误报.针对这种情况,一些研究者提出先对原样本空间进行降维处理,再结合控制图对处理后的数据进行监控.传统的降维方法有主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA),线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)等.虽然此类方法能够有效提取数据大部分信息,依然存在一定程度上的信息损失,从而降低了监控结果的准确性.值得注意的是,由于计算复杂,这些降维方法存在速度慢的问题.近年来,随机投影的方法被广泛地应用于高维数据降维.基于投影矩阵选取的随机性,该方法有效地降低了计算复杂度,提高了运算速率.与传统降维方法类似,但依然存在一定量的信息损失.此外,针对带有噪音的高维数据流,PCA和高斯随机投影矩阵无法发挥其优势,降维效果不佳.因此,本文主要做了以下两个方面的工作:(1)针对带有噪声的高维数据流,首先利用稀疏随机投影矩阵将原样本空间降维到6)个不同的子空间,然后结合MEWMA控制图对不同子空间进行监控,最后进行整合;(2)基于本文提出的方法,利用稀疏随机投影矩阵对带有噪声的心律失常的病人数据进行了降维,随后利用MEWMA控制图对该数据进行了监控,实践发现本文的监控方案能很好的监测到心律失常的病人,并发出预警.
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