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中国气象局气象探测中心李巍获国家专利权

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龙图腾网获悉中国气象局气象探测中心申请的专利一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116578892B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310428990.8,技术领域涉及:G06F18/231;该发明授权一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法是由李巍;周薇;邵楠;沈超;王一萌;赵忠凯设计研发完成,并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法在说明书摘要公布了:本发明属于SA雷达故障领域,涉及一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法,包括以下步骤:S1计算告警码间相似度距离;S2计算告警码簇间距离;S3告警码层次聚类过程;S4提取关键告警码。本发明解决了SA雷达故障如何区分关键告警码和无效告警码,将关键告警码和无效告警码作为两类告警码,通过区分两类告警码在故障是否发生时的差异,实现关键告警码的提取,通过层次聚类方法可将告警码通过树的形式进行聚类,最终形成两簇告警码的集合,从而实现关键告警码和无效告警码的区分。

本发明授权一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法在权利要求书中公布了:1.一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤一:收集数据,首先需要收集SA雷达故障告警码数据,包括关键告警码和无效告警码,当第i个告警码和第j个告警码同时出现在故障日的次数为TFij,同时出现在非故障日的次数为TNij; 第i个告警码和第j个告警码的相似度距离为:Si,j=min1TNij,1TFij 两个告警码同时在故障日出现的次数越多,或在非故障日同时出现的次数越多,则相似度距离越小,表示两个告警码之间在故障表现或正常运行时关联越紧密; 步骤二:数据预处理,依据历史故障记录,对于历史数据中的日期进行标记,标记为故障日和非故障日;故障日的定义为当日有故障发生,非故障日为当日无故障发生,对收集到的数据进行预处理,采用平均连接法定义簇间距离,A簇与B簇的距离定义为:A簇中Na个告警码与B簇中Nb个告警码的平均距离; DA,B=Σsi,jNa*Nb,1≤i≤Na,1≤j≤Nb 步骤三:特征提取,从预处理后的数据中提取特征,如频率、幅度,相位,用于后续的聚类分析; 步骤四:层次聚类,使用层次聚类算法对提取出的特征进行聚类分析,将相似的数据点分为一组,并且将不同组之间的差异最大化; 1把全部n个告警码分为n簇; 2按照DA,B=Σsi,jNa*Nb,1≤i≤Na,1≤j≤Nb的方法,计算n个簇两两之间的簇间离; 3聚合簇间距离最小的两个簇,形成n-1个簇,按2中的方法重新计算新的簇间距离; 4如果簇数量为2,结束聚类,否则重复进行步骤3; 经过1-4步,循环进行分层聚类,最终得到两簇告警码的集合N1簇和N2簇; 步骤五:确定阈值,在得到聚类结果后,需要确定一个阈值来区分关键告警码和无效告警码;记历史数据日期总数为T,第i个告警码出现在故障日的次数为Ti; 第i个告警的有效故障频率为: Fi=TiT 计算步骤四中聚类结果里两个簇的平均有效故障频率,记N1簇的告警码数量为Q1,N2簇告警码数量为Q2; FN1=ΣFiQ1,1≤i≤Q1 FN2=ΣFjQ2,1≤j≤Q2 若FN1FN2,则N1簇为关键告警码簇,其中的Q1个告警码为关键告警码; 若FN2FN1,则N2簇为关键告警码簇,其中的Q2个告警码为关键告警码; 步骤六:验证结果:将阈值应用于新的数据集,并对分类结果进行验证,用不同的公式计算出族间距离的不同数值;Ci,Cj族间距离的计算方法,其中:p是属于Ci聚类中的任意样本;q是属于Cj聚类中的任意样本;最大距离公式为: dmaxCi,Cj=maxpCi,qCjdp,q, dmaxCi,Cj表示两个聚类的最大距离; 最小距离公式为:dminCi,Cj=minpCi,qCjdp,q dminCi,Cj表示两个聚类的最小距离; Ci,Cj族间距离的平均距离公式:davgCi,Cj=ninj1pCi∑qCj∑dp,q; dmeanCi,Cj表示两个聚类的中心点距离;ni是Ci聚类的样本个数;ni是Cj聚类的样本个数;∑pCi∑qCjdp,q表示聚类Ci中每一个点到聚类Cj中所有点的距离,这里Ci中每个点都对应nj个距离,ni个点,对应ni×nj个距离; 通过以上步骤,可以成功地区分关键告警码和无效告警码。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国气象局气象探测中心,其通讯地址为:100081 北京市海淀区中关村南大街46号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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