| 第一作者： | 曲星宇;曾鹏;李俊鹏 |
|---|---|
| 发表年度： | 2017 |
| 期： | 4 |
| 卷： | 46 |
| 页： | 489-494 |
| 摘要： | 矿用球磨机故障诊断是典型的复杂工业过程多维数据挖掘问题，难点在于多维数据挖掘准确度低且算法时间复杂度高，为此提出基于局部权重角度离群算法（LW-FastVOA）的数据挖掘方法。首先采用角度离群算法（ABOD）在多维空间中衡量数据点的离群度，并针对ABOD算法时间复杂度算法较高问题，采用FastVOA算法将数据集正交投影于随机超平面上，利用AMS草图推导出各点的方差，归纳将其投影到随机超平面上作为频矩参数，算法的时间复杂度降低.最后提出LW-FastVOA算法增加数据点的局部权重，降低多聚簇间离群点遗漏率，从而提高了算法精度.仿真实验结果表明，所提出的LW-FastVOA算法提高了精确率与召回率，验证了算法的有效性和可行性。 |
| 刊物名称： | 信息与控制 |
