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一种事件序列的加权变阶马尔可夫模型
  • ISSN号：1000-3428
  • 期刊名称：计算机工程
  • 时间：2014.4
  • 页码：175-181
  • 分类：TP13[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]福建师范大学数学与计算机科学学院,福州350007, [2]福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室,福州350007
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（61175123）涧建省自然科学基金（2013J01223）;福建省高校服务海西建设重点项目
  • 相关项目：面向软件行为鉴别的事件序列挖掘方法研究
作者： 吴宏和|陈黎飞|郭躬德|
关键词： 相似性度量, 正常度, 异常度, 粒子滤波, 故障预报, similarity measure, normal degree, abnormal degree, particle filter, fault prediction
中文摘要：

现有的粒子滤波故障预报方法主要是通过粒子滤波算法得到对应时刻的预测值,然后比较其与实际值的差值来对故障进行预报.从分析设备正常工作的时间序列数据与潜在故障引起的异常数据之间的相似性的新角度,设计了系统正常度和系统异常度来判别设备是否正常运行,进而对潜在的故障进行预测.实验结果验证了该方法的可行性,并能及时准确地预报出系统故障.

英文摘要：

The existing particle filter fault prediction method is the corresponding time＇s predictive value obtained from particle filter algorithm. The particle filter algorithm predicts the system fault by comparison of the predict value and actual value. This paper designs a new method identifying the function of system equipment. By analysis of the normal working equipment＇s time-series data and abnormal data, it can predict the potential system fault. Experimental results demonstrate the feasibility of this method and the accuracy of predicting system fault.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编：游小明
  • 地址：上海市桂林路418号
  • 邮编：200233
  • 邮箱：ecice06@ecict.com.cn
  • 电话：021-64846769
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-3428
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999～2000、2001～2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:84139