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Time-series fault detection, fault classification, and transition analysis using a K-nearest-neighbor and logistic regression approach

机译:使用K近邻和Logistic回归方法进行时间序列故障检测,故障分类和过渡分析

摘要

Methods and systems for time-series transient analysis of data are disclosed herein. A method includes receiving time-series data, generating a training data set including randomized data points, generating randomized data point combinations using a set of the randomized data points that are within a time window, computing distance values based on the randomized data point combinations, generating a classifier based on a plurality of computed distance values, and determining, using the classifier, a probability that new time-series data generated during a new execution of the process matches the time-series data. A system for performing the method is also disclosed.
机译:本文公开了用于数据的时间序列瞬态分析的方法和系统。一种方法包括:接收时间序列数据;生成包括随机数据点的训练数据集;使用在时间窗口内的一组随机数据点生成随机数据点组合;基于随机数据点组合计算距离值;基于多个计算出的距离值生成分类器,并使用该分类器确定在过程的新执行期间生成的新时间序列数据与时间序列数据匹配的概率。还公开了一种用于执行该方法的系统。

著录项

  • 公开/公告号US10565513B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 APPLIED MATERIALS INC.;

    申请/专利号US201615269530

  • 发明设计人 DERMOT CANTWELL;

    申请日2016-09-19

  • 分类号G06N7;G06N20;G06F11/07;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:29:45

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