论文摘要
研究了一种基于隐马尔可夫链的设备行为识别方法。首先,利用分段累积近似法对得到的时间序列数据进行分割,提取了8种时域特征和时间差特征,使用回归随机森林通过计算特征值的重要性得分进行特征选择;其次,结合熔炼炉的熔炼工艺流程来设置隐状态数目,利用得到的特征进行模型的训练和测试;最后,通过实验对比了隐马尔可夫链和K-menas、KNN、SVM、决策树等方法的运行时间和识别的准确率。结果表明:隐马尔可夫链准确率较高,适用于设备行为的识别。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曾广再
关键词: 隐马尔可夫链,设备行为,行为识别
来源: 中国高新科技 2019年17期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 数学,金属学及金属工艺
单位: 广东技术师范大学
分类号: TG232;O211.62
DOI: 10.13535/j.cnki.10-1507/n.2019.17.07
页码: 82-85
总页数: 4
文件大小: 2116K
下载量: 51
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