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工业报警变量数量增多所导致的“报警泛滥”问题, 严重影响了报警系统的应有功能. 针对此问题, 提出一种从过程报警数据集中学习报警变量传递关系的方法. 首先, 利用传递熵具有准确衡量一阶或多阶自相关性变量间因果关系的特点, 识别变量间的因果关系. 其次以变量间熵大小为准则, 保留传递信息量较大的节点, 最后考虑变量在不同状态所占时间比重对K2算法进行改进, 学习得到最终的报警传播网络. 通过在田纳西伊斯曼过程数据集上的验证发现, 该方法能够对报警发生的根本原因做出判断并较好地学习得到报警传播路径. 相似文献
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