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软件影响11(2022)100189原创软件Publication为动态系统的故障诊断开发一个进化框架Mailson Ribeiro Santosa,*,Bruno Sielly Jales Costab,Cluber Gomes Bezerrac,英文名:Luiz Affonso Guedes的北里奥格兰德联邦大学- UFRN,计算机工程和自动化系-DCI,大学校园,拉戈诺瓦,CEP:59078-900,纳塔尔,RN,巴西bFederal University of Rio Grande do Norte - UFRN,大学校园,Lagoa Nova,CEP:59078-900,Natal,RN,巴西北里奥格兰德联邦学院- IFRN,校园EAD AV。 Senador Salgado Filho 1559,蒂罗尔,CEP:59015-000,纳塔尔,RN,巴西A R T I C L E I N F O我不关键词:发展系统数据流AutoCloudA B S T R A C T T TCurrently,many applications work with data stream,such as financial market analysis,attacks detection(可用于数据流的多个应用程序、金融市场分析和攻击检测)计算机网络系统,欺诈检测,检测和故障识别,社交媒体分析,电子商务分析和营销campaign协助。在此上下文中,approaches基于evolving systems必须适合于分析和处理这种数据。AutoCloud是一个不断发展的算法,专门为在线学习数据流的动态集群设计。在这里,AutoCloud它是应用于在线使用动态系统和非监督学习的故障检测和诊断Code元数据当前代码版本1.0Permanent link to code/repository used for this code versionhttps://github.com/SoftwareImpacts/SIMPAC-2021-159永久链接到可https://codeocean.com/capsule/0398154/tree/v1MIT Code License法律代码许可Code versioning system used git代码版本系统使用使用Python的软件代码语言、工具和服务Compilation requirements,operating environments and dependencies Scipy,Scikit-learn,Pandas,Matplotlib,Numpy If available,linkto developer documentation/手册(编译环境和相关依赖)支持电子邮件至问题ufrn.edu.br1. 导言Currently,many applications handle data streams.可用于多个应用程序,多个数据流。数据流是一个有序的采样序列,什么是连续不断的时间作为一个时间序列,和他们采样的顺序是问题的关键特性。因为数据流通常以在线方式获得,它们具有未知大小的先验性,并且它们的数据的统计分布可以超过时间。Thus,algorithms for data streams needto be able to adapt in online way to concept drift and concept evolution数据流的算法需要在线上适应概念漂移和概念进化的方式在这种背景下,基于evolving-based algorithms,which can adapt their struct andparameters in online way,提供每一个可用的数据流工作。原文出处:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115983。在本文中,我们目前是一个进化周期的实现- tering algorithm calledAutoCloud。The AutoCloud algorithm has fully online learning usingrecursive calculations for avoiding using pre- vious data samples storedin memory or sliding window techniques AutoCloud算法已经完全在线学习使用递归计算来自动使用之前-vious数据示例存储在内存或滑动窗口技术。事实上,AutoCloud在计算和实时应用方面都是有效的。Besides,itLeveragesEvery-evolvingcluster-likegranularstructuresAiming to demonstrate the relevance of the AutoCloud ,here we present a three- stage methodology for fault detection andidentification of dynamic在自动云的相关性,这里我们介绍了一个三阶段的方法这篇文章中的代码(和数据)已经被证明是代码海洋的可复制品:(https://codeocean.com/)。More information on重复性Badge Initiative是可用的在https://www.elsevier.com/physical-sciences-and-engineering/computer-science/journals。◎对应作者。电子邮件addresses:mailsonribeiro@ufrn.edu.br(M.R.)Santos),brunuxcosta@gmail.com(B.S.J. Costa),clauber. ifrn.edu.br(C.G.)Bezerra),affonso@dca.ufrn.br(L.A.)盖德斯)。https://doi.org/10.1016/j.simpa.2021.100189已收到15十一月2021;已收到在修订形式23十一月2021;已确认25十一月20212019 - 05 - 26作者(The Author)Elsevier B. V. This是CC BY许可下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。Contents lists available atScienceDirect软件影响journal主页:www.journals.elsevier.com/software-impactsM.R. 桑托斯,B. S. J.是的,C.G.贝佐斯和阿尔。软件影响11(2022)1001892Table 1使用机器学习技术解决错误检测和识别问题的解决方案比较[3]。Paper Offline Online Evolving Merge(英文)”(4)(5)(6)”(7)(8)”(9)(10)”(11)Ourproposal × ✓ ✓ ✓Table 2监督性能度量的价值观为一个错误的场景三个错误组。Precision Recall f1 score的Fault group0 0.97 0.99 0.98Fault group1 0.88 0.77 0.82Fault group 2 0.94 0.79 0.86Table 3价值观从clustering表演Metricsfor a Fault Scenario一个错误的场景计量价值阿里0.79同质性0.62综合度0.69尺码V 0.65systems,where these stages are分别pre-processing,processing,andpost-processing。第一和最后的阶段是用来提高我们的方法的稳健性。The processing stage是methodology and uses AutoCloud algorithm的核心部分。Table1显示了一些proposals基于机器学习技术来解决错误检测和识别 问 题 的 比 较 。 In which our proposal stands out for being fullyonline,evolving,and performing merge集群.我们有目的的立场,为全在线,evolving,并进行合并集群。2. Description描述此AutoCloud算法的实现是用Python语言编写的,并使用NumPy库[12]来执行math-ematic计算,以及在DataCloud类中实现的任何内容。AutoCloud类是负责创建,更新和合并DataClouds。Besides,this classhas a storage structure model for the number of points , pointaverage,and point variance metrics. Besides,this class has a storagestructure model for the number of points,point average,and pointvariance metrics. Besides,this class has a storage structure model forthe number of points , point average , and point variance metrics.Besides,this class has a storage structure model for the number ofpoints,point average,and point variance metrics. Besides,this classis a存储结构模型,用于计算点的平均值,点和点变量计量。是AutoCloud 的 唯 一 超 级 参 数 和 敏 感 指 标在 Algorithm 。 文 件filterTime.py有一个时间过滤器的实现,which is used to increase therobrestritness of the proposed methodology for fault detection ofdynamic systems.(如果使用默认方法检测动态系统)。这一次过滤器是在[9]中实现的。文件firstFaultScenario.py,sec-ondFaultScenario.pythirdFaultScenario.py,www.example.comperformthe pre-processing,processing,and post-processing data from faultscenarios of a pi- lot industrial plant operation.(描述描述)这些文件获取了监督措施评估(准确性,召回和F1评分)和集群评估指标(调整排名,同质性,完整性和测量V)。Tables2and3 show the obtained valuesof supervised and unsupervised(Clustering)performance metrics fora fault scenario with three fault groups [3](表2和3展示了监督和无监督的绩效指标的累积价值)。✓×××✓×××✓××××✓××✓✓×××✓✓×✓✓✓✓×✓✓×M.R. 桑托斯,B. S. J.是的,C.G.贝佐斯和阿尔。软件影响11(2022)10018933. Impact影响AutoCloud是一个基于typi概念的进化算法--数据流的动态聚类需求。这算法具有低计算成本的在线学习,并且可以适应概念漂移和概念进化。AutoCloud可以使用许多数据流应用程序,Such作为金融市场时间系列,计算机网络系统攻击检测,欺诈检测,故障检测和识别,社交媒体分析,电子商务分析和营销呼叫援助。在此,AutoCloud应用于错误检测和诊断驾驶员规模的工业过程。我们目的的影响是一个在线算法的发展,evolving,执行合并集群,easy to parameterize,and there is a large number of applicationsthat can use this online something rithm to identify patterns promptly.我们目的的影响是一个在线算法的发展,evolving,performing merge集 群 , easy to parameterize , and there is a large number ofapplications that can use this online something.对于未来的工作,我们打算退出这个算法的分析和适应,对于不同的应用程序思维above,对于一些应用程序,我们不知道最大值和最小操作值,在这之前它将需要改进由Autocloud的敏感指标使用的类型和eccity指标的计算,这是基于云的差异性,因此,这些度量是基于不同的尺度.解决这个问题的想法是基于Mahalanobis差异来计算类型和eccircity投资利益声明作者声明,他们没有任何已知的有限利益或个人关系的能力,可能已经影响了本文中报道的工作Acknowledgment的本研究是在001年财政代码的一部分,以协调高级人员(CAPES)的部分。References的[1]J. A。Silva,E. R。我会的,R。巴拉德,R。Hruschka,A.C.P.L.F. J. aoGama , ACM Input , Data stream clustering 。 Surv 。 46 ( 1 ) ( 2013 )1http://dx.doi.org/10.1145/2522968.2522981[2] C. G。 Bezerra,B.S.J. Costa,L. A,地图 Guedes,P. P. Angelov,Inform,《 基 于 类 型 性和 中 心 化 数 据 分 析 的数 据 流 聚 类 方 法 》 。Sci 。 518 ( 2020 )13https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025519311363http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.022[3] M.R.桑托斯,B. S. J。贵,C. G。饮,G.安东诺夫斯基,LA。Guedes,一evolving approach for fault diagnosis of dynamic systems,Expert System.Appl. 189(2022)115983,http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115983,URLhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421013324。[4] T.幸运的,H.N.科沃尔H。Koivisto,Neural Networks in Process Faultdiagnosis,IEEETranslation。系统。Cybern人21(4)(1991)815[5] M. 阿育吠陀, 非线性 dynamic的 systems identification 同 神经系统dynamicneural《IEEE技术过程中的故障诊断》,出版于:Proceedings of IEEEInternationalConference on Systems,Man and Cybernetics,Vol. 3,IEEE,1994,pp。2120-2125[6] H. Zhao,S。Sun,B。Jin,基于LSTM神经网络的顺序错误诊断,IEEE Access 6(2018)12929-12939。[7] 刘,C。Song,J. Zhao,P. Ji,基于Fisher的在线学习歧视分析及其应用,用于工业过程中的标准分类,Chemometr。Intell。Lab. System.191(2019)30http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/http://dx.doi.org/10.1016/[8] A. Rodríguez-Ramos , A. J. 从 席 尔 瓦 · 内 图 , O 。 Llanes-Santiago , Anapproach to fault diagnosis with online detection of novel faults using fuzzyclusteringtools,ExpertSystem.Appl.113(2018)200http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417418304135http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2018.06.055[9] B. S. J. Costa ,P. P. Angelov , L. A. 盖 德斯 ( Guedes) , A new unsupervisedapproach to faultDetection and Identification,in:2014 International Joint Conference on NeuralNetworks,IJCNN,2014,pp.神经网络国际联合会议,IJCNN,2014年,第10页。1557http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2014。688973。M.R. 桑托斯,B. S. J.是的,C.G.贝佐斯和阿尔。软件影响11(2022)1001894[10] G. C. Silva,E。科沃尔,W。基于case-based reasoning applied to fault detectionand diagnosis的人工免疫系统方法,专家系统应用程序140(2020)112906,http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112906,URLhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417419306244。[11]C. G。Bezerra ,B.S.J. Costa,L. A,地图Guedes,P. P. Angelov,An evolvingapproach to unsupervised and real-time fault detection in industrial processes ,ExpertSystem.App.63(2016)134http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417416303153http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2016.06.035[12] C. R。Harris,K. J. Millman,S. J. van der Walt,R.哈里斯,K. J.米尔曼,S. J.范德沃尔特,R. Gommers,P. Virtanen,D. Cournapeau,E。维塞尔,J。泰勒,S。Berg,N. J.史密斯,R。Kern,M。Picus,S. Hoyer,M.H.范Kerkwijk,M。布雷特,A。Haldane,J.F.里,M。Wiebe,P. Peterson,P. Gérard-Marchant,K。Sheppard,T。瑞迪,W。德沃夏克,H。阿贝斯,C。Gohlke,T. E。Oliphant,Array programming with numpy,Nature585(7825)(1999年) (2020) 357-362, http://dx.doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2,https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2。
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