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公开(公告)号:CN108763377B
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN201810479767.5
申请日:2018-05-18
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明提出了一种基于卫星故障诊断多源遥测大数据特征提取预处理方法,其步骤如下:利用重要属性核约减算法、区分网络约简方法和基于Hadoop的分块映射约简方法分别对卫星采集的异构数据、时空多序列数据、结构化与半结构化数据进行约减;分析约减后的遥感数据的变化特征,利用多维特征参数提取算法对故障的特征进行提取,建立多帧间的故障数据关联矩阵提取模型对关联故障特征进行提取;根据提取的数据特征,利用基于规则的推理方法诊断故障和预测趋势,或利用基于模型的推理方法进行故障推断。本发明为后续开展以卫星大数据体系为基础的可视化应用技术提供模型基础,实现卫星数据珍惜资源的充分应用。
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公开(公告)号:CN108763377A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810479767.5
申请日:2018-05-18
Applicant: 郑州轻工业学院
CPC classification number: G06N3/02
Abstract: 本发明提出了一种基于卫星故障诊断多源遥测大数据特征提取预处理方法,其步骤如下:利用重要属性核约减算法、区分网络约简方法和基于Hadoop的分块映射约简方法分别对卫星采集的异构数据、时空多序列数据、结构化与半结构化数据进行约减;分析约减后的遥感数据的变化特征,利用多维特征参数提取算法对故障的特征进行提取,建立多帧间的故障数据关联矩阵提取模型对关联故障特征进行提取;根据提取的数据特征,利用基于规则的推理方法诊断故障和预测趋势,或利用基于模型的推理方法进行故障推断。本发明为后续开展以卫星大数据体系为基础的可视化应用技术提供模型基础,实现卫星数据珍惜资源的充分应用。
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