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申请/专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
摘要：本发明公开了一种使用矩阵广义逆来分批次提取产品数据特征的方法，所述的方法基于某一产品生产过程的分批次的分析和化验结果，在对相应的样本进行特征提取和数据降维之后，可以过滤掉在数据采集时由于随机因素引起的数据扰动，并且使用数据的本征特征来代表数据，具有结果的稳定性；同时，本方法采用分批次的更新方式，计算的时间复杂度和空间复杂度较低。
主权项：1.一种使用矩阵广义逆来分批次提取产品数据特征的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，在生产系统第1次启动时，选择一个数量适中的基础数据进行模型训练，形成基础模型；所述步骤一具体为：步骤1.1，采集小规模实验生产中获得的数据，以及现行分批次生产中获得的数据，形成一张宽表数据N，N为1个p×q的矩阵，其中每一条数据为q维，占据1行，一共有p条数据，对全部数据全部进行数值化，即N矩阵的元素为实数，形成原始数据；步骤1.2，对于所述原始数据中的字符类型的值，使用数值向量的方式进行表达；同时对于缺失的变量，采用均值或众数进行补齐，对N矩阵的元素做正规化为M0，使数据在相同的纲的基础上进行比较；步骤1.3，对矩阵M0做奇异值分解得到M0＝U∑VT，其中U和VT是模型的基础部分，Σ是模型的特征，得到基础训练模型，直接带入到连续生产过程中进行运算；步骤二，在所述基础模型中，划分存量模型部分与需要分批次更新的部分；步骤三，设计分批次提取特征的数据提取点，当发生触发数据提取点条件时，进行数据分批次提取；步骤四，将分批次提取的数据和所述基础模型中需要分批次更新的部分进行合并，得到多个合并数据，每个合并数据均生成一个核心矩阵Q；当前核心矩阵与上一核心矩阵相比，数据维度增加时，增加特征矩阵的维度更新当前核心矩阵的左矩阵与右矩阵；当前核心矩阵与上一核心矩阵相比，数据维度不变时，对核心矩阵进行广义逆因式分解操作以更新当前核心矩阵的左矩阵与右矩阵，实现模型重构；步骤五，将重构模型应用于连续生产过程，优化生产结构和工艺。
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百度查询： 网络通信与安全紫金山实验室 一种使用矩阵广义逆来分批次提取产品数据特征的方法
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