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AB1772-LW

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報(bào)警信息優(yōu)化
由于流程工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量巨大、工業(yè)噪聲和數(shù)據(jù)的不確定性、動(dòng)態(tài)性和數(shù)據(jù)類型的多樣性、多目標(biāo)與不完整性等。因此，報(bào)警信息優(yōu)化的目標(biāo)是有效的處理某一報(bào)警頻率。方法有對(duì)報(bào)警信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、分類和等級(jí)劃分，根據(jù)流程工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的處理方法1期。以動(dòng)態(tài)模糊聚類分級(jí)算法為例，報(bào)警信息優(yōu)化處理過(guò)程見(jiàn)圖今02
)a 涉及模糊集理論及其聚類方法、隨機(jī)變量的數(shù)據(jù)特征、多元統(tǒng)計(jì)分析等;
句應(yīng)用動(dòng)態(tài)模糊聚類方法對(duì)報(bào)警信號(hào)進(jìn)行分類:
)c 采用數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差構(gòu)造模糊相似矩陣;
刃采用主元分析確定聚類個(gè)數(shù);
)e 類內(nèi) 需對(duì)各變量進(jìn)行等級(jí)劃分;
勺類內(nèi)求取各變量間平均相關(guān)系數(shù)，以此對(duì)各變量排隊(duì)得等級(jí)序列;
)9 應(yīng)用動(dòng)態(tài)模糊聚類方法對(duì)報(bào)警信號(hào)進(jìn)行分類;
h) 采用數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差構(gòu)造模糊相似矩陣;
)1 采用主元分析確定聚類個(gè)數(shù);
)j 類內(nèi)需對(duì)各變量進(jìn)行等級(jí)劃分;

k) 類內(nèi)求取各變量間平均相關(guān)系數(shù)，以此對(duì)各變量排隊(duì)得等級(jí)序列;

SINAMICS S120 SINGLE MOTOR MODULE, 6SL3120-1TE21-8?AA4
BECKHOFF 4 KANAL EINGANGSKLEMME, EL3204
BECKHOFF 8 KANAL DIGITAL EINGANGSKLEMME, EL1008
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