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申请/专利权人：北京化工大学

摘要：本发明公开了一种基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法，不同于传统PrefixSpan算法，在进行投影数据库建立的时候引入时间信息，将前缀之前一段时间的序列也加入了每条后缀当中，构建拓展投影数据库，其中将这一段时间定义为时间裕度。本发明改进了PrefixSpan算法，构建了拓展数据库，提取出的模式允许了确定时间裕度内的顺序模糊，更符合报警系统的实际意义。同时，整理提取到的模式，剔除相同频率的子模式，使模式结果更清晰，能在后续工作中更好地优化报警系统。

主权项：1.一种基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法，其特征在于，包括：剔除持续时间小于预设时间的报警；剔除抖振报警；提取报警泛滥序列数据；提取报警泛滥序列数据模式；所述剔除持续时间小于预设时间的报警的步骤包括：在报警数据中将持续时间小于预设时间的报警数据剔除，对剩余的报警数据实施抖振报警剔除过程；所述剔除抖振报警的步骤包括：在剔除持续时间小于预设时间的报警数据之后，针对每个报警变量进行关断延迟定时器的设置，减少抖振报警的数目，将剔除抖振报警的报警数据用于报警泛滥序列数据的提取过程；所述提取报警泛滥序列数据的步骤包括：以10分钟为窗体宽度对剔除抖振报警的报警数据进行分割，将窗体内报警次数大于等于10次的报警序列数据提取为报警泛滥序列数据；所述提取报警泛滥序列数据模式的步骤包括：根据改进PrefixSpan算法，在允许确定时间裕度内的顺序模糊的条件之下，获得所述报警泛滥序列数据中的频繁子序列作为报警泛滥序列数据模式；所述提取报警泛滥序列数据模式的步骤还包括：根据支持度阈值在报警泛滥数据库中筛选报警变量作为对象集itemset，所述报警变量的数量为N；根据所述时间裕度、报警序列以及报警时间序列，以所述对象集itemset中的报警变量itemset（i）作为前缀，在所述报警泛滥序列数据库中建立拓展投影数据库；根据所述支持度阈值在所述拓展投影数据库中筛选所述报警变量作为前缀，在所述拓展投影数据库中建立新的子拓展投影数据库，进行迭代运行，获得由前缀依次串联构成的报警泛滥序列数据模式以及对应的频率；将获得的报警泛滥序列数据模式加入报警泛滥序列数据模式库，若所述报警泛滥序列数据模式的长度不满足预设的最小模式长度的要求，或者所述报警泛滥序列数据模式库中已经存在与所述报警泛滥序列数据模式的频率相同的超序列，放弃将所述报警泛滥序列数据模式添加到所述报警泛滥序列数据模式库中，以保证所有的报警泛滥序列数据模式满足预设的模式长度要求，而且在同一频率下都是闭序列；重复所述根据所述时间裕度、报警序列以及报警时间序列，以所述对象集itemset中的报警变量itemset（i）作为前缀，在所述报警泛滥序列数据库中建立拓展投影数据库的步骤，以所述对象集itemset中的下一个对象作为前缀进行模式提取，完成所有N个循环后，结束模式提取。

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百度查询： 北京化工大学 基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法