申请/专利权人：山东铁鹰建设工程有限公司

申请日：2024-04-03

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117992870B

主分类号：G06F18/2413

分类号：G06F18/2413;E21D11/10;G06F18/2321;G06F18/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于智能化衬砌台车的偏压预警方法；根据二维特征监测数据构建基础散点图并通过聚类算法筛选获得特征散点图；根据特征散点图中数据点之间的距离特征和分布特征获得最小邻域半径和邻域最小数目；根据最小邻域半径和邻域最小数目通过聚类算法获得聚类簇。根据聚类簇中数据点的数量特征获得近邻数量值和自适应近邻值。本发明根据自适应近邻值和近邻数量值通过KNN算法获得改进最近邻距离和距离阈值；根据数据点的改进最近邻距离和距离阈值对衬砌台车的偏压进行预警；能够突出正常和异常的数据点之间的差异，提高了预警准确性。

主权项：1.一种用于智能化衬砌台车的偏压预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取监测衬砌台车偏压状况的二维特征监测数据；根据所述二维特征监测数据构建基础散点图；对所述基础散点图中的数据点使用聚类算法进行筛选获得特征散点图；根据所述特征散点图中数据点与邻域内其他数据点的距离特征获得聚类的最小邻域半径；根据所述特征散点图中数据点的分布特征获得不同的邻域最小数目；根据所述最小邻域半径和邻域最小数目通过密度聚类算法对特征散点图中的数据点进行聚类，获得不同的聚类簇；根据数据点所在聚类簇中数据点的数量特征获得近邻数量值；根据数据点的近邻数量值和预设第三数值获得自适应近邻值；根据数据点的自适应近邻值和近邻数量值通过KNN算法获得数据点的改进最近邻距离；根据特征散点图中数据点的分布特征和改进最近邻距离获得距离阈值；根据数据点的改进最近邻距离和所述距离阈值对衬砌台车的偏压进行预警；所述根据所述特征散点图中数据点与邻域内其他数据点的距离特征获得聚类的最小邻域半径的步骤包括：在特征散点图中计算数据点与距离最近的预设第一数量个其他数据点的欧氏距离的平均值，获得数据点的邻域距离表征值；计算特征散点图中所有数据点的所述邻域距离表征值的平均值，获得聚类的最小邻域半径；所述根据所述特征散点图中数据点的分布特征获得不同的邻域最小数目的步骤包括：将所述特征散点图划分为预设第二数量个特征区域，根据每个特征区域中数据点反映衬砌台车偏压状态的概率程度预设不同的邻域最小数目，特征区域的所述概率程度越大，对应的邻域最小数目越小；所述根据数据点所在聚类簇中数据点的数量特征获得近邻数量值的步骤包括：将数据点所在的聚类簇中数据点数量值作为数据点的近邻数量值；所述根据数据点的近邻数量值和预设第三数值获得自适应近邻值的步骤包括：计算数据点的近邻数量值与预设第三数值获得数据点的自适应近邻值；所述根据数据点的自适应近邻值和近邻数量值通过KNN算法获得数据点的改进最近邻距离的步骤包括：在特征散点图中通过KNN算法，计算数据点与距离最近的第近邻数量值个至第自适应近邻值个其他数据点的欧氏距离的平均值，获得数据点的改进最近邻距离。

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