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申请/专利权人:浙江磁达电子科技有限公司
摘要:本发明涉及数据处理技术领域,提出了一种小颗T‑Core热压电感器数据存储方法,包括:采集热压电感器的温度数据与压力数据;获取每种数据的数据矩阵,对数据矩阵获取若干特征向量,对不同种数据的特征向量进行匹配,得到若干投影矩阵对;根据投影矩阵对得到匹配斜率序列,获取匹配序列的若干预备周期及其第一异常概率,得到每个投影矩阵对下每个数据点的第二异常概率,获取每种数据中每个数据点的第三异常概率;根据每个数据点的第三异常概率对自编码网络中的损失函数进行调整,得到调整后的自编码网络,完成对于热压电感器的数据压缩存储。本发明旨在解决热压电感器数据存储过程中丢失异常信息而影响后续数据异常监测的问题。
主权项:1.一种小颗T-Core热压电感器数据存储方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:采集热压电感器一段时间的温度数据与压力数据;通过对每种数据的数据矩阵得到的特征向量进行匹配,得到若干投影矩阵对;根据投影矩阵对中两个投影矩阵的DTW匹配结果,结合不同种数据的特征向量,得到每种数据中每个数据点的第三异常概率;根据每个数据点的第三异常概率对自编码网络中的损失函数进行调整,得到调整后的自编码网络,完成对于热压电感器的数据压缩存储;所述得到若干投影矩阵对,包括的具体方法为:获取每种数据的数据矩阵,根据数据矩阵获取每种数据的若干特征向量及对应的投影矩阵;对温度数据及压力数据的特征向量进行KM匹配,将温度数据的每个特征向量作为二分图左侧的节点,压力数据的特征向量作为二分图右侧的节点,将两侧节点对应的特征向量之间的相似度作为节点之间的边值,根据边值匹配得到左侧节点与右侧节点一对一的对应关系,得到若干特征向量对,每个特征向量对应一个投影矩阵,得到若干投影矩阵对;所述特征向量之间的相似度采用特征向量之间DTW距离的倒数来表示;所述得到每种数据中每个数据点的第三异常概率,包括的具体方法为:根据投影矩阵对进行DTW匹配得到的结果,获取每个投影矩阵对下每个数据点的第二异常概率;投影矩阵对在获取过程中对应特征向量对,将所有特征向量对对应的二分图中的边值进行softmax归一化,得到的结果作为每个投影矩阵对的参考权重;以温度数据中任意一个数据点为目标数据点,对目标数据点在每个投影矩阵对下对应的数据点的第二异常概率,根据参考权重进行加权求和,得到的结果记为目标数据点的第三异常概率;获取每种数据中每个数据点的第三异常概率。
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