局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化方法
【專利摘要】局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化方法，屬于復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明為了解決現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)維度高、尺度大、可視化難度大的問題。它包括以下步驟：采集復(fù)雜系統(tǒng)的m類n維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算獲得標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；再計(jì)算獲得監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的同類權(quán)重矩陣和鄰近權(quán)重矩陣，進(jìn)而獲得嵌入圖的權(quán)重矩陣；再獲得對(duì)角矩陣D和拉普拉斯矩陣L；最后根據(jù)特征映射公式計(jì)算獲得線性映射矩陣A，進(jìn)而獲得m類n維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)xi在可視的二維或三維空間的映射，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可視化。本發(fā)明用于復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可視化。
【專利說明】局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化 方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化方法，屬于 復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前，利用圖嵌入數(shù)據(jù)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的應(yīng)用少見，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 進(jìn)行可視化未見報(bào)道。
[0003] 現(xiàn)有的圖嵌入數(shù)據(jù)分析方法主要有局部線性嵌入（Locality Linear Embedding, LLE)、拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps，LE)，以及局部保持映射（Locality Preserving Projection, LPP)算法。LLE存在鄰近點(diǎn)參數(shù)選擇的困難；LE算法是一種非線 性算法，對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間結(jié)構(gòu)保持不利；LPP算法是一種無監(jiān)督方法，構(gòu)建嵌入圖時(shí)，僅僅考 慮數(shù)據(jù)的鄰近結(jié)構(gòu)。
[0004] 目前，隨著國(guó)防以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展的需要，各類航天器、航空器以及大型艦船 系統(tǒng)等典型復(fù)雜系統(tǒng)技術(shù)蓬勃發(fā)展。復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)復(fù)雜 系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，能夠幫助操作人員了解復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、檢測(cè)故障以及 進(jìn)行故障模式的判別，從而對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行有效的管理和維護(hù)。對(duì)大型復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行 可視化分析是一種有效的方式，它利用人腦對(duì)圖形的理解更加直觀的特點(diǎn)，能夠更加有效 地發(fā)掘數(shù)據(jù)中潛藏的有用信息。然而，復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)參量信息源豐富，需要對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的多 類型多參數(shù)進(jìn)行測(cè)量；復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)時(shí)間也隨之增長(zhǎng)，隨之產(chǎn)生大量 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。另外，監(jiān)測(cè)獲得的復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)往往含有一定的專家知識(shí)，具有標(biāo)簽信息。因此， 復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有維度高，尺度大的特性，可視化分析難度大。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明目的是為了解決現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)維度高、尺度大、可視化難度大的 問題，提供了一種局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化方法。
[0006] 本發(fā)明所述局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化方法，它包 括以下步驟：
[0007] 步驟一：采集復(fù)雜系統(tǒng)的m類η維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi = Χρ x2,…，xm, Xi e Rn, i = 1，2,… m，R為實(shí)數(shù)；并構(gòu)造監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi的映射圖，獲得標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與相互鄰近的監(jiān) 測(cè)數(shù)據(jù)；
[0008] 步驟二：計(jì)算獲得標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的同類權(quán)重矩陣與相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù) 據(jù)的鄰近權(quán)重矩陣；
[0009] 步驟三：由同類權(quán)重矩陣和鄰近權(quán)重矩陣計(jì)算獲得嵌入圖的權(quán)重矩陣；
[0010] 步驟四：由嵌入圖的權(quán)重矩陣獲得對(duì)角矩陣D，再由嵌入圖的權(quán)重矩陣和對(duì)角矩 陣D計(jì)算獲得拉普拉斯矩陣L ;
[0011] 步驟五：根據(jù)特征映射公式計(jì)算獲得線性映射矩陣A，進(jìn)而獲得m類η維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) Xi在可視的二維或三維空間的映射，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可視化。
[0012] 步驟一中標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的獲得方法為：
[0013] 將映射圖中標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi建立連接關(guān)系，表示為 xi； Xj G Class (xj, Xj), j = 1, 2, ··· m ；
[0014] 步驟一中相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的獲得方法為：
[0015] 將映射圖中相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi建立連接關(guān)系，表示為Xi, Xj e KNN(Xi, Xj)。
[0016] 步驟二中同類權(quán)重矩陣W1U的獲得方法為：
[0017] 采用指數(shù)方式，計(jì)算類別標(biāo)簽相同的兩點(diǎn)連接邊為兩點(diǎn)距離的指數(shù)函數(shù)，否則為 0 ：

【權(quán)利要求】
1. 一種局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化方法，其特征在于， 它包括以下步驟：
步驟一：采集復(fù)雜系統(tǒng)的m類η維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 為實(shí)數(shù)；并構(gòu)造監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi的映射圖，獲得標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù) 據(jù)； 步驟二：計(jì)算獲得標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的同類權(quán)重矩陣與相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的 鄰近權(quán)重矩陣； 步驟三：由同類權(quán)重矩陣和鄰近權(quán)重矩陣計(jì)算獲得嵌入圖的權(quán)重矩陣； 步驟四：由嵌入圖的權(quán)重矩陣獲得對(duì)角矩陣D，再由嵌入圖的權(quán)重矩陣和對(duì)角矩陣D計(jì) 算獲得拉普拉斯矩陣L ; 步驟五：根據(jù)特征映射公式計(jì)算獲得線性映射矩陣A，進(jìn)而獲得m類η維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi在 可視的二維或三維空間的映射，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可視化。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化 方法，其特征在于， 步驟一中標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的獲得方法為： 將映射圖中標(biāo)簽信息相同的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi建立連接關(guān)系，表示為Xi，\ e Class(Xi，Xj)， j = 1，2, ...m ; 步驟一中相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的獲得方法為： 將映射圖中相互鄰近的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi建立連接關(guān)系，表示為Xi，Xj e KNN(Xi，Xj)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化 方法，其特征在于， 步驟二中同類權(quán)重矩陣W1U的獲得方法為： 采用指數(shù)方式，計(jì)算類別標(biāo)簽相同的兩點(diǎn)連接邊為兩點(diǎn)距離的指數(shù)函數(shù)，否則為〇 :
9 式中δ為調(diào)整參數(shù)； 步驟二中鄰近權(quán)重矩陣12^的獲得方法為： 采用指數(shù)方式，計(jì)算相互鄰近的兩點(diǎn)連接邊為兩點(diǎn)距離的指數(shù)函數(shù)，否則為〇 :
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化 方法，其特征在于， 步驟三中計(jì)算獲得的嵌入圖的權(quán)重矩陣W為：
Wij為權(quán)重矩陣W中的元素。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化 方法，其特征在于， 步驟四中對(duì)角矩陣D中的元素 Dn為：
拉普拉斯矩陣L為
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的局部結(jié)構(gòu)保持的全局監(jiān)督圖嵌入復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化 方法，其特征在于， 步驟五中線性映射矩陣A的獲得方法為： 由特征映射計(jì)算公式XLXTap = λ XDXTap, p = 0, 1··· 1-1，式中X表示監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Xi的集 合，λ表示特征值的集合，計(jì)算獲得線性映射矩陣A中的列向量％，…ai_i，式中1取值為2 或3, ％^依照其特征值λ ^〈…〈λ η的順序進(jìn)行排序； 復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在低維空間的映射yi = yu y2,…ym，e Rl，根據(jù)= ΑΤχ?計(jì)算獲 得復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在低維空間的映射。
【文檔編號(hào)】G06K9/64GK104063717SQ201410325740
【公開日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2014年7月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月9日
【發(fā)明者】彭宇, 李君寶, 印姍, 劉大同, 梁軍 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)