[发明专利]用于生产过程数据建模的基于互相关的特征构造方法

权利要求书

1.一种用于生产过程数据建模的基于互相关的特征构造方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.对收集的生产过程数据进行规整与预处理；

S2. 根据数据特性和任务目的，设置互相关算子的超参数；

S3.设定互相关算子的权重；

S4. 对数据矩阵使用设定好的互相关算子进行操作，将互相关算子在感兴趣的数据区域进行滑动计算互相关算子；

S5.所有感兴趣区域用定义的互相关算子操作完后，得到特征矩阵；

S6. 这些特征矩阵进行串联，则得到一个新的特征矩阵集合；

S7.得的特征矩阵可以用于机器学习的异常检测，分类，回归等任务，进而得到预测性维护的结果。

2.根据权利要求1所述用于生产过程数据建模的基于互相关的特征构造方法，其特征在于：经过规整与预处理的数据是多维的，且具有相同的样本数据，形成M行N列数据矩阵。

3.根据权利要求2所述用于生产过程数据建模的基于互相关的特征构造方法，其特征在于：设置互相关算子的超参数过程如下：给定一个图像，互相关算子，它们的互相关为：

，其中M代表样本数，N代表每条样本所包含的变量个数。