【摘 要】
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针对传统方法难以实现对海量数据环境下的设备状态评价的问题,提出了一种基于海量数据融合的设备状态评价方法。首先,利用擅长处理海量数据的分布式聚类算法K-means对海量状
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51475097）,贵州省基础研究重大项目（龄科合JZ字[2014]2001）
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针对传统方法难以实现对海量数据环境下的设备状态评价的问题,提出了一种基于海量数据融合的设备状态评价方法。首先,利用擅长处理海量数据的分布式聚类算法K-means对海量状态数据进行预处理为多个簇,并求出各个簇的质心作为该簇的代表信息;然后对代表信息进行加权处理;最后利用证据理论对加权的代表信息进行融合,从而决断出设备的状态。通过仿真实验结果表明,该方法能对海量信息进行有效融合,并能更合理地决断出设备的状态信息。
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