CN117931503A - 基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及容错性处理技术领域，具体为基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统包括数据预处理模块、多模型融合模块、无监督学习模块、时间序列分析模块、多模态整合模块、深度学习检测模块、实时更新模块、警报与响应模块。本发明中，通过数据清洗和优化，系统提升输入数据可用性，多模型融合和无监督学习挖掘数据模式，为后续分析提供丰富特征，时间序列和多模态整合技术精细化数据处理，实现对复杂数据深度分析，深度学习和实时更新提高自动化和自适应性，实时识别处理异常，增强容错能力，通过警报与响应模块，系统迅速预警响应异常，确保集控平台稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及容错性处理技术领域，尤其涉及基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统。
背景技术
容错性处理技术是计算机科学和信息技术领域的一个重要领域，旨在提高系统的可靠性和稳定性，以确保在出现故障或异常情况时系统能够继续正常运行。容错性处理的主要目的是降低系统故障对业务或任务执行的影响，以最大程度地减少系统中断或数据丢失。
基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统是一种用于集控平台（用于监控和控制复杂系统或流程）的容错性处理系统。它的主要目的是在监控和控制过程中，能够及时检测到潜在的故障或异常情况，以减少系统停机时间和数据丢失，提高系统的可靠性。为了达成这一目标，该系统采用相似数据预查询、模型训练、异常检测和自动处理策略等手段，以实时监测和处理异常情况，确保集控平台的稳定性和可靠性。这种技术在关键基础设施和系统，如电力网络、工业自动化和交通控制系统中具有重要意义。
现有系统在处理大规模和高维度数据时，通常缺乏有效的数据预处理和特征选择机制，导致输入数据的质量和有效性往往不高，而且可能包含许多无效或冗余的信息。在模型选择和融合方面，现有系统依赖单一或简单的模型，缺乏多元融合和动态调整，处理复杂数据和复杂场景的能力有限。在无监督学习和时间序列分析方面，现有系统通常采用传统的统计方法，而没有充分利用现代机器学习和深度学习技术，因此在数据特征提取和模式识别的效果上有待提升。此外，现有系统也缺少对多模态数据的全面整合，未能充分挖掘出数据之间的关联性和互补性。现有系统对新产生的数据和异常事件的处理往往比较被动和滞后，不能实时反映和适应数据和环境的变化，因此容错能力和稳定性有所欠缺。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统包括所述基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统包括数据预处理模块、多模型融合模块、无监督学习模块、时间序列分析模块、多模态整合模块、深度学习检测模块、实时更新模块、警报与响应模块；
所述数据预处理模块通过数据的去噪、缺失值处理、归一化以及基于关联性的特征选择，生成优化后的输入数据；
所述多模型融合模块基于优化后的输入数据，采用基于训练误差最小化的模型权重调整策略以及基于投票或基于学习的模型融合技术，生成融合后的模型输出；
所述无监督学习模块基于融合后的模型输出，采用无监督自编码器进行特征提取，利用K均值聚类进行数据分群，生成未标记的异常数据；
所述时间序列分析模块基于未标记的异常数据，采用包括支持向量机和随机森林的有监督学习算法进行时间序列的模式匹配，再使用包括季节性分解和残差分析技术的时间序列异常检测方法，生成时间序列异常报告；
所述多模态整合模块基于时间序列异常报告，运用图神经网络进行多源异构数据的信息整合，通过挖掘数据之间的关联，生成多模态数据整合报告；
所述深度学习检测模块基于多模态数据整合报告，使用卷积神经网络处理静态特征，利用循环神经网络获取动态特征，生成深度学习异常报告；
所述实时更新模块基于深度学习异常报告，通过在线学习技术，使模型实时地根据新的数据模式进行自我修正和更新，生成实时更新后的模型；
所述警报与响应模块基于实时更新后的模型，在模型检测到异常时生成警报，并根据预设的响应策略进行实时处理，生成异常处理报告；
所述数据清洗具体为利用中位数填补或基于统计众数的方法进行缺失值处理，所述优化后的输入数据具体为清洗、去噪和标准化处理后的数据集，所述模型权重调整策略具体为通过将训练误差最小的模型分配较大权重，所述模型融合技术包括硬投票、软投票、Stacking方法，所述融合后的模型输出具体包括经过多个模型预测结果的融合，通过投票、加权平均策略得到的统一预测输出，所述无监督自编码器具体指用于学习数据内在结构和模式的神经网络，所述未标记的异常数据具体指通过包括聚类、密度估计的无监督学习方法找出的与正常数据模式不符的数据点或序列，所述支持向量机和随机森林设定时间窗口参数和滑动窗口策略，所述季节性分解和残差分析技术用于捕捉时间序列的规律性和波动性，所述时间序列异常报告包括对时间序列数据进行模式识别、趋势分析和异常检测的详细结果和解释，所述图神经网络具体为用于处理图结构数据的深度学习网络，可以处理图中节点的特征与拓扑结构，实现对多源异构数据的融合，所述多模态数据整合报告具体为将多源异构数据经过融合、处理后，形成的包括多模态信息和关联分析结果的报告，所述卷积神经网络适用于处理具有局部关联性的数据，所述循环神经网络适用于处理具有时间递进关系的数据，所述深度学习异常报告具体包括利用深度学习模型处理和分析数据后，对异常情况进行检测和分类的详细报告，所述在线学习技术具体指随着每一次数据输入，模型都会进行一次参数的更新，所述实时更新后的模型具体指模型根据新接收到的数据，动态调整和更新其参数和结构，以适应数据变化的模型，所述预设的响应策略包括发送警报、调整设备运行状态、启动备份系统，所述异常处理报告具体为根据检测到的异常情况，系统生成的警报信息、响应策略和处理过程的综合报告。
作为本发明的进一步方案：所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据标准化子模块、特征提取子模块；
所述多模型融合模块包括基础模型选择子模块、模型权重调整子模块、模型融合子模块；
所述无监督学习模块包括自编码器子模块、K均值聚类子模块、异常模式捕捉子模块；
所述时间序列分析模块包括支持向量机子模块、随机森林子模块、季节性分解子模块；
所述多模态整合模块包括传感器数据子模块、图像处理子模块、声音识别子模块；
所述深度学习检测模块包括卷积神经网络子模块、循环神经网络子模块、模型训练子模块；
所述实时更新模块包括在线学习子模块、模型评估子模块、模型调优子模块；
所述警报与响应模块包括异常识别子模块、警报生成子模块、响应策略子模块。
作为本发明的进一步方案：所述数据清洗子模块采用去噪和缺失值处理方法，进行数据清洗，生成清洗后的数据；
所述数据标准化子模块基于清洗后的数据，应用归一化技术，对数据进行标准化操作，产生标准化的数据；
所述特征提取子模块依赖于标准化的数据，应用关联性特征选择方法，进行特征筛选，得到优化后的输入数据。
作为本发明的进一步方案：所述基础模型选择子模块基于优化后的输入数据，通过训练误差最小化策略，选择基础模型，得到优选的基础模型；
所述模型权重调整子模块利用优选的基础模型，进行模型权重调整，从而生成权重调整后的模型；
所述模型融合子模块基于权重调整后的模型，利用投票或学习融合技术，执行模型融合，产生融合后的模型输出。
作为本发明的进一步方案：所述自编码器子模块依据融合后的模型输出，采用自编码器技术，进行特征提取，得到提取后的特征；
所述K均值聚类子模块基于提取后的特征，使用K均值聚类方法，对数据进行分群处理，生成分群后的数据；
所述异常模式捕捉子模块依据分群后的数据，执行异常模式的识别，产生未标记的异常数据。
作为本发明的进一步方案：所述支持向量机子模块基于未标记的异常数据，采用支持向量机算法，进行时间序列模式的匹配，形成模式匹配后的数据；
所述随机森林子模块基于模式匹配后的数据，利用随机森林技术，分析数据的时间序列趋势，得到趋势分析后的数据；
所述季节性分解子模块依据趋势分析后的数据，应用季节性分解和残差分析技术，进行异常检测，生成时间序列异常报告。
作为本发明的进一步方案：所述传感器数据子模块基于原始的传感器数据，采用数据预处理算法，生成预处理后的传感器数据；
所述图像处理子模块基于预处理后的传感器数据，采用图像处理算法，对传感器数据进行分析，生成图像处理结果；
所述声音识别子模块基于图像处理结果，采用声音识别技术，对声音数据进行分析，生成声音识别报告，基于所述声音识别报告，利用图神经网络进行多源异构数据的信息整合，挖掘数据之间的关联，生成多模态数据整合报告。
作为本发明的进一步方案：所述卷积神经网络子模块基于多模态数据整合报告，采用卷积神经网络，对图像数据进行特征提取，生成静态特征报告；
所述循环神经网络子模块基于静态特征报告，利用循环神经网络，分析时间序列数据的动态特征，生成动态特征报告；
所述模型训练子模块基于动态特征报告，运用梯度下降算法进行模型的训练与优化，生成训练好的模型，使用所述训练好的模型，对新的数据进行预测，生成深度学习异常报告。
作为本发明的进一步方案：所述在线学习子模块基于深度学习异常报告，应用具体为增量学习的在线学习算法，对模型进行实时更新，生成实时更新后的模型；
所述模型评估子模块基于实时更新后的模型，应用模型评估算法，对模型性能进行评估，生成模型评估结果；
所述模型调优子模块基于模型评估结果，运用网格搜索技术进行模型参数的调优，生成调优后的模型，使用所述调优后的模型对新的数据输入进行预测，生成实时更新后的模型。
作为本发明的进一步方案：所述异常识别子模块基于实时更新后的模型，应用异常识别算法，对异常行为进行识别，生成异常识别结果；
所述警报生成子模块基于异常识别结果，制定警报信息；
所述响应策略子模块基于警报信息，运用预设的策略对异常进行处理，生成异常处理报告。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过数据清洗和优化，系统可以有效应对繁杂的数据环境，提升输入数据的可用性。通过多模型融合和无监督学习技术，系统可以深入挖掘数据中的模式和规律，为后续分析提供丰富的特征等信息。利用时间序列分析和多模态整合技术，系统进一步精细化了数据的处理和利用，实现了对复杂数据的深度分析和解读。深度学习网络和实时更新技术使得系统具有更强的自动化和自适应性，能实时识别和处理异常情况，进一步提高了系统的容错能力和可靠性。最后，通过警报与响应模块，系统能够对异常情况快速做出预警和响应，有效防止可能出现的问题，确保了集控平台的稳定运行。
附图说明
图1为本发明的系统流程图；
图2为本发明的系统框架示意图；
图3为本发明的数据预处理模块流程图；
图4为本发明的多模型融合模块流程图；
图5为本发明的无监督学习模块流程图；
图6为本发明的时间序列分析模块流程图；
图7为本发明的多模态整合模块流程图；
图8为本发明的深度学习检测模块流程图；
图9为本发明的实时更新模块流程图；
图10为本发明的警报与响应模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例
请参阅图1，基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统包括数据预处理模块、多模型融合模块、无监督学习模块、时间序列分析模块、多模态整合模块、深度学习检测模块、实时更新模块、警报与响应模块；
数据预处理模块通过数据的去噪、缺失值处理、归一化以及基于关联性的特征选择，生成优化后的输入数据；
多模型融合模块基于优化后的输入数据，采用基于训练误差最小化的模型权重调整策略以及基于投票或基于学习的模型融合技术，生成融合后的模型输出；
无监督学习模块基于融合后的模型输出，采用无监督自编码器进行特征提取，利用K均值聚类进行数据分群，生成未标记的异常数据；
时间序列分析模块基于未标记的异常数据，采用包括支持向量机和随机森林的有监督学习算法进行时间序列的模式匹配，再使用包括季节性分解和残差分析技术的时间序列异常检测方法，生成时间序列异常报告；
多模态整合模块基于时间序列异常报告，运用图神经网络进行多源异构数据的信息整合，通过挖掘数据之间的关联，生成多模态数据整合报告；
深度学习检测模块基于多模态数据整合报告，使用卷积神经网络处理静态特征，利用循环神经网络获取动态特征，生成深度学习异常报告；
实时更新模块基于深度学习异常报告，通过在线学习技术，使模型实时地根据新的数据模式进行自我修正和更新，生成实时更新后的模型；
警报与响应模块基于实时更新后的模型，在模型检测到异常时生成警报，并根据预设的响应策略进行实时处理，生成异常处理报告；
数据清洗具体为利用中位数填补或基于统计众数的方法进行缺失值处理，优化后的输入数据具体为清洗、去噪和标准化处理后的数据集，模型权重调整策略具体为通过将训练误差最小的模型分配较大权重，模型融合技术包括硬投票、软投票、Stacking方法，融合后的模型输出具体包括经过多个模型预测结果的融合，通过投票、加权平均策略得到的统一预测输出，无监督自编码器具体指用于学习数据内在结构和模式的神经网络，未标记的异常数据具体指通过包括聚类、密度估计的无监督学习方法找出的与正常数据模式不符的数据点或序列，支持向量机和随机森林设定时间窗口参数和滑动窗口策略，季节性分解和残差分析技术用于捕捉时间序列的规律性和波动性，时间序列异常报告包括对时间序列数据进行模式识别、趋势分析和异常检测的详细结果和解释，图神经网络具体为用于处理图结构数据的深度学习网络，可以处理图中节点的特征与拓扑结构，实现对多源异构数据的融合，多模态数据整合报告具体为将多源异构数据经过融合、处理后，形成的包括多模态信息和关联分析结果的报告，卷积神经网络适用于处理具有局部关联性的数据，循环神经网络适用于处理具有时间递进关系的数据，深度学习异常报告具体包括利用深度学习模型处理和分析数据后，对异常情况进行检测和分类的详细报告，在线学习技术具体指随着每一次数据输入，模型都会进行一次参数的更新，实时更新后的模型具体指模型根据新接收到的数据，动态调整和更新其参数和结构，以适应数据变化的模型，预设的响应策略包括发送警报、调整设备运行状态、启动备份系统，异常处理报告具体为根据检测到的异常情况，系统生成的警报信息、响应策略和处理过程的综合报告。
该系统通过数据预处理模块的去噪、缺失值处理、归一化和特征选择，提高了数据的质量和稳定性，这能有效减少数据噪声和冗余导致的模型误解和计算浪费，从而提升了整体的数据处理效率。同时，基于训练误差最小化的模型权重调整策略，以及硬投票、软投票、Stacking等模型融合技术，可以实现优化后的模型输出，这增强了模型的预测精度和鲁棒性，使系统对复杂数据的解读更准确有力。无监督自编码器和K均值聚类的采用，能有效找出与正常数据模式不符的异常数据，进一步增强了系统的异常检测能力，提供快速而精准的异常预警。结合了支持向量机、随机森林以及季节性分解和残差分析技术的时间序列分析模块，能实现对时间序列异常的深度剖析，有利于对发生异常的原因和趋势进行准确的预测和判断。这种预判能力对于降低运营风险，增强系统的可预测性具有重要价值。图神经网络和深度学习网络模块则提升了系统在处理多源异构数据和实时动态数据的能力，使得容错性分析在更复杂的场景和更紧密的时效要求下依然保持高效和稳定。最后，实时更新和警报响应模块通过在线学习和动态修正，使模型能实时适应新的数据模式，并在发现异常时提供警报和预设响应，这有效保障了问题在初期即被发现和处理，防止问题的扩大和延伸。
请参阅图2，数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据标准化子模块、特征提取子模块；
多模型融合模块包括基础模型选择子模块、模型权重调整子模块、模型融合子模块；
无监督学习模块包括自编码器子模块、K均值聚类子模块、异常模式捕捉子模块；
时间序列分析模块包括支持向量机子模块、随机森林子模块、季节性分解子模块；
多模态整合模块包括传感器数据子模块、图像处理子模块、声音识别子模块；
深度学习检测模块包括卷积神经网络子模块、循环神经网络子模块、模型训练子模块；
实时更新模块包括在线学习子模块、模型评估子模块、模型调优子模块；
警报与响应模块包括异常识别子模块、警报生成子模块、响应策略子模块。
数据预处理模块：数据清洗子模块收集原始数据。然后，通过数据清洗，删除重复值、缺失数据、异常值和噪声。这确保了数据的质量。数据标准化子模块标准化将不同尺度的数据转化为相同的尺度，常见的方法包括归一化和标准化。这有助于不同数据源之间的比较和统一处理。特征提取子模块从原始数据中提取关键特征，包括统计特征、频域特征、时域特征。特征提取有助于建立更有效的模型。
多模型融合模块：基础模型选择子模块选择适合任务的基础模型，例如线性回归、决策树、神经网络等。模型权重调整子模块根据性能评估，调整不同模型的权重，以提高综合性能。模型融合子模块将不同模型的输出进行融合，可以使用投票、加权平均等技巧。这提高了模型的鲁棒性和准确性。
无监督学习模块：自编码器子模块使用自编码器进行特征学习和数据降维。K均值聚类子模块将数据分为不同的群集，以发现数据内在的结构。异常模式捕捉子模块检测异常值和离群点，以便进一步分析或排除异常数据。
时间序列分析模块：支持向量机子模块使用SVM进行时间序列分类或回归分析。随机森林子模块应用随机森林来处理时间序列数据，包括特征选择和异常检测。季节性分解子模块对时间序列数据进行季节性分解，以便更好地理解季节性趋势和周期性。
多模态整合模块：传感器数据子模块集成各种传感器的数据，如温度、湿度、压力等。图像处理子模块对图像数据执行图像处理任务，如物体检测、特征提取等。声音识别子模块应用声音识别技术，例如语音识别或音频分析。
深度学习检测模块：卷积神经网络子模块使用CNN处理图像数据，执行特征提取和分类任务。循环神经网络子模块RNN适用于序列数据，如文本或时间序列。模型训练子模块训练深度学习模型，包括定义模型结构、损失函数和训练过程。
实时更新模块：在线学习子模块允许模型不断更新和适应新数据，以提高模型的时效性。模型评估子模块定期评估模型性能，以确定是否需要更新模型或调整参数。模型调优子模块根据性能评估结果，对模型进行微调或参数优化。
警报与响应模块：异常识别子模块使用模型和规则检测异常情况。警报生成子模块生成警报消息，以便操作人员或系统可以采取适当的措施。响应策略子模块制定响应策略，包括紧急措施、自动化响应或通知相关人员。
请参阅图3，数据清洗子模块采用去噪和缺失值处理方法，进行数据清洗，生成清洗后的数据；
数据标准化子模块基于清洗后的数据，应用归一化技术，对数据进行标准化操作，产生标准化的数据；
特征提取子模块依赖于标准化的数据，应用关联性特征选择方法，进行特征筛选，得到优化后的输入数据。
数据清洗子模块中，执行去噪，通常采用滤波器技术或统计方法来去噪。例如，采用中位数滤波器。
缺失值处理：中位数填补或基于统计众数的方法。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
# 去噪
data['column_name'] = data['column_name'].rolling(window=3).median()
# 缺失值处理
data.fillna(data.median(), inplace=True)
数据标准化子模块中，执行归一化技术，该技术将数据缩放到[0， 1]区间。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
standardized_data = scaler.fit_transform(data)
特征提取子模块：
关联性特征选择：使用Pearson相关系数或其他算法确定特征之间的相关性，并基于阈值进行特征选择。
correlation_matrix = data.corr()
relevant_features = correlation_matrix["target_column"].sort_values(ascending=False)
# 选择相关性大于0.5的特征
selected_features = relevant_features[relevant_features > 0.5].index.tolist()
optimized_data = data[selected_features]
请参阅图4，基础模型选择子模块基于优化后的输入数据，通过训练误差最小化策略，选择基础模型，得到优选的基础模型；
模型权重调整子模块利用优选的基础模型，进行模型权重调整，从而生成权重调整后的模型；
模型融合子模块基于权重调整后的模型，利用投票或学习融合技术，执行模型融合，产生融合后的模型输出。
基础模型选择子模块中，采用交叉验证进行模型选择，以确保选择的模型具有最小的训练误差。
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,GradientBoostingClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(optimized_data,target, test_size=0.2)
# 定义模型列表
models = {
"Random Forest": RandomForestClassifier(),
"Gradient Boosting": GradientBoostingClassifier(),
"SVM": SVC(),
"Logistic Regression": LogisticRegression()
}
# 通过交叉验证选择最佳模型
best_score = 0
best_model = None
for name, model in models.items():
score = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5).mean()
if score > best_score:
best_score = score
best_model = model
print(f"Best Model: {best_model}")
模型权重调整子模块中，使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来进行超参数优化，从而调整模型权重。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 以随机森林为例进行超参数优化
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [None, 10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 获取权重调整后的模型
best_model_adjusted = grid_search.best_estimator_
模型融合子模块中，使用投票或其他融合技术来融合多个模型。
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
# 基于前面的模型列表进行模型融合
voting_clf = VotingClassifier(estimators=list(models.items()), voting='hard')
voting_clf.fit(X_train, y_train)
# 获取融合后的模型输出
predictions = voting_clf.predict(X_test)
请参阅图5，自编码器子模块依据融合后的模型输出，采用自编码器技术，进行特征提取，得到提取后的特征；
K均值聚类子模块基于提取后的特征，使用K均值聚类方法，对数据进行分群处理，生成分群后的数据；
异常模式捕捉子模块依据分群后的数据，执行异常模式的识别，产生未标记的异常数据。
自编码器子模块：
利用深度自编码器对融合后的模型输出进行特征提取。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
# 定义自编码器结构
input_layer = Input(shape=(fusion_model_output_dim,))
encoded = Dense(128, activation='relu')(input_layer)
encoded = Dense(64, activation='relu')(encoded)
decoded = Dense(128, activation='relu')(encoded)
decoded = Dense(fusion_model_output_dim, activation='sigmoid')(decoded)
# 编译自编码器
autoencoder = Model(input_layer, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练自编码器
autoencoder.fit(fusion_model_output, fusion_model_output, epochs=50,batch_size=256, shuffle=True)
# 获取特征提取器
encoder = Model(input_layer, encoded)
extracted_features = encoder.predict(fusion_model_output)
K均值聚类子模块：
用K均值方法对提取后的特征进行聚类处理。
from sklearn.cluster import KMeans
# 使用KMeans进行聚类
n_clusters = 5 # 假设想要得到5个聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)
cluster_labels = kmeans.fit_predict(extracted_features)
异常模式捕捉子模块：
根据每个数据点与其所属簇中心的距离，来识别潜在的异常模式。
import numpy as np
threshold = 1.5 # 设定一个距离阈值，可以根据需要进行调整
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
distances = [np.linalg.norm(f - cluster_centers[l]) for f, l in zip(extracted_features, cluster_labels)]
outliers = np.where(distances > threshold)[0] # 获取异常模式的数据索引
请参阅图6，支持向量机子模块基于未标记的异常数据，采用支持向量机算法，进行时间序列模式的匹配，形成模式匹配后的数据；
随机森林子模块基于模式匹配后的数据，利用随机森林技术，分析数据的时间序列趋势，得到趋势分析后的数据；
季节性分解子模块依据趋势分析后的数据，应用季节性分解和残差分析技术，进行异常检测，生成时间序列异常报告。
支持向量机（SVM）子模块中，使用支持向量机算法对未标记的异常数据进行时间序列模式的匹配。
from sklearn.svm import OneClassSVM
# 假设unlabeled_data是未标记的异常数据
svm_model = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=0.1, nu=0.05) # 根据需要调整参数
svm_model.fit(unlabeled_data)
# 预测异常数据
predicted_labels = svm_model.predict(unlabeled_data)
matched_data = unlabeled_data[predicted_labels == -1] # 获取匹配后的数据
随机森林子模块中，利用随机森林技术分析匹配后的数据的时间序列趋势。
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 构建随机森林模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# 根据需要调整参数
rf_model.fit(matched_data, y) # y是时间序列数据的目标变量（例如，时间序列的值）
# 预测趋势
trend = rf_model.predict(matched_data)
季节性分解子模块中，应用季节性分解和残差分析技术，进行异常检测，并生成时间序列异常报告。
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 执行季节性分解
result = seasonal_decompose(trend, model='additive', period=seasonal_period) # 根据数据的季节性调整周期
# 获取趋势、季节性和残差
trend_component = result.trend
seasonal_component = result.seasonal
residual = result.resid
# 执行残差分析或其他异常检测方法，根据残差判断异常
# 在这里，可以使用任何异常检测算法，比如基于阈值的方法或统计学方法
# 生成时间序列异常报告
anomaly_report = generate_anomaly_report(residual, threshold_value)# 根据阈值确定异常
请参阅图7，传感器数据子模块基于原始的传感器数据，采用数据预处理算法，生成预处理后的传感器数据；
图像处理子模块基于预处理后的传感器数据，采用图像处理算法，对传感器数据进行分析，生成图像处理结果；
声音识别子模块基于图像处理结果，采用声音识别技术，对声音数据进行分析，生成声音识别报告，基于声音识别报告，利用图神经网络进行多源异构数据的信息整合，挖掘数据之间的关联，生成多模态数据整合报告。
传感器数据子模块中，对原始传感器数据进行清洗、去噪和归一化等处理。
# 示例：使用Python的pandas库进行数据预处理
import pandas as pd
# 假设sensor_data是原始传感器数据
sensor_data = pd.read_csv('sensor_data.csv') # 从文件或其他来源加载数据
cleaned_data = preprocess_data(sensor_data) # 编写自定义的数据预处理函数
图像处理子模块中，使用图像处理算法对预处理后的传感器数据进行分析。
# 示例：使用Python的OpenCV进行图像处理
import cv2
# 假设cleaned_data包含了需要处理的图像数据
image_result = image_processing(cleaned_data) # 编写自定义的图像处理函数
声音识别子模块中，利用声音识别技术对图像处理结果进行分析并生成声音识别报告。
# 示例：使用Python的音频处理库进行声音识别
import librosa
# 假设image_result包含了需要分析的声音数据
audio_report = sound_recognition(image_result) # 编写自定义的声音识别函数
多模态数据整合：
利用图神经网络或其他深度学习方法，将声音识别报告与其他数据整合，挖掘数据之间的关联。
# 示例：使用Python的深度学习框架（例如PyTorch或TensorFlow）进行数据整合
import torch
import torch.nn as nn
# 假设audio_report是声音识别报告，image_result是图像处理结果
# 创建图神经网络进行数据整合
class MultiModalIntegration(nn.Module):
def __init__(self):
super(MultiModalIntegration, self).__init()
# 定义多模态数据整合网络结构
def forward(self, audio_data, image_data):
# 定义数据整合操作
# 创建模型和训练过程
model = MultiModalIntegration()
# 训练模型，将声音识别报告、图像处理结果和其他数据传递给模型进行训练
利用整合后的数据生成多模态数据整合报告。
# 示例：生成多模态数据整合报告
integrated_data = model(audio_report, image_result) # 使用已训练的模型进行整合
multi_modal_report = generate_multi_modal_report(integrated_data) #编写生成报告的自定义
请参阅图8，卷积神经网络子模块基于多模态数据整合报告，采用卷积神经网络，对图像数据进行特征提取，生成静态特征报告；
循环神经网络子模块基于静态特征报告，利用循环神经网络，分析时间序列数据的动态特征，生成动态特征报告；
模型训练子模块基于动态特征报告，运用梯度下降算法进行模型的训练与优化，生成训练好的模型，使用训练好的模型，对新的数据进行预测，生成深度学习异常报告。
卷积神经网络子模块中，使用卷积神经网络对多模态数据整合报告中的图像数据进行特征提取。
import torch
import torch.nn as nn
class CNNModule(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNNModule, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32,kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
# ... (其他层可以根据需求添加)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
# ... (其他层的操作)
return x
cnn_model = CNNModule()
static_feature_report = cnn_model(multi_modal_report) # multi_modal_report是前一阶段的输出
循环神经网络子模块中，基于上述的静态特征报告，使用循环神经网络进行时间序列数据的分析。
class RNNModule(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
super(RNNModule, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers,batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
rnn_model = RNNModule(input_size=static_feature_size, hidden_size=128, num_layers=2, num_classes=10) # 根据具体情况调整参数
dynamic_feature_report = rnn_model(static_feature_report)
模型训练子模块中，基于上述动态特征报告，使用梯度下降进行模型训练。
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(rnn_model.parameters(), lr=0.01) # 使用SGD作为优化器
for epoch in range(num_epochs):
outputs = rnn_model(static_feature_report)
loss = criterion(outputs, labels) # 假设labels是真实标签
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 使用训练好的模型进行预测
new_data_predictions = rnn_model(new_data) # 假设new_data是新的输入数据
基于模型预测结果，生成异常报告。
def generate_anomaly_report(predictions):
# 根据模型预测和阈值或其他逻辑判断异常
anomalies = (predictions > threshold).nonzero().tolist()
return anomalies
anomaly_report = generate_anomaly_report(new_data_predictions)
请参阅图9，在线学习子模块基于深度学习异常报告，应用具体为增量学习的在线学习算法，对模型进行实时更新，生成实时更新后的模型；
模型评估子模块基于实时更新后的模型，应用模型评估算法，对模型性能进行评估，生成模型评估结果；
模型调优子模块基于模型评估结果，运用网格搜索技术进行模型参数的调优，生成调优后的模型，使用调优后的模型对新的数据输入进行预测，生成实时更新后的模型。
首先，通过在线学习子模块，模型能够实时地学习并适应新数据，无需重新训练，确保了模型的实时更新。其次，模型评估子模块基于这一实时更新的模型进行性能评估，实现了对模型性能的持续监控。最重要的是，模型调优子模块则根据评估结果，运用网格搜索技术对模型参数进行自动调整，生成了更为优化的模型。这一整合方案带来了多重有益效果。
实时更新和自适应性使系统能够迅速响应数据变化，保持了模型的实时性，适应不断变化的环境。其次，性能评估和监控确保了模型在生产环境中的稳健性，监测到性能下降时触发自动调优，维持了模型的高效性。自动参数调优减少了对人工干预的需求，提高了整个系统的自动化水平。此外，流程中的模型选择和成本效益使系统能够自动选择性能最佳的模型，同时降低了计算成本。
请参阅图10，异常识别子模块基于实时更新后的模型，应用异常识别算法，对异常行为进行识别，生成异常识别结果；
警报生成子模块基于异常识别结果，制定警报信息；
响应策略子模块基于警报信息，运用预设的策略对异常进行处理，生成异常处理报告。
首先，异常识别子模块能够确保对任何可能的风险或错误进行及时检测。这不仅增强了系统的稳健性，还可以在第一时间捕捉并标记潜在的问题，从而避免了因忽视小异常而导致的更大的系统崩溃或故障。实时更新的模型为异常识别提供了更准确、更及时的数据，进一步增强了这一子模块的敏锐性和准确性。
接下来，警报生成子模块使得任何被识别出的异常都能够及时地通知到相关的管理人员或系统。这样的实时通知机制确保了快速响应，大大减少了人为干预的延迟。当事故发生时，这样即时反馈机制无疑可以节省大量的时间和资源，防止问题进一步扩大。
最后，响应策略子模块为异常处理提供了一套结构化的解决方案。它不仅为已知的异常情况提供了预设策略，还通过生成异常处理报告为后续的分析和改进提供了有力的数据支持。这样的自动化处理机制极大地提高了系统的运行效率，同时确保了每一个异常都能够得到合适的处理，无论它的规模大小。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统包括数据预处理模块、多模型融合模块、无监督学习模块、时间序列分析模块、多模态整合模块、深度学习检测模块、实时更新模块、警报与响应模块；
所述数据预处理模块通过数据的去噪、缺失值处理、归一化以及基于关联性的特征选择，生成优化后的输入数据；
所述多模型融合模块基于优化后的输入数据，采用基于训练误差最小化的模型权重调整策略以及基于投票或基于学习的模型融合技术，生成融合后的模型输出；
所述无监督学习模块基于融合后的模型输出，采用无监督自编码器进行特征提取，利用K均值聚类进行数据分群，生成未标记的异常数据；
所述时间序列分析模块基于未标记的异常数据，采用包括支持向量机和随机森林的有监督学习算法进行时间序列的模式匹配，再使用包括季节性分解和残差分析技术的时间序列异常检测方法，生成时间序列异常报告；
所述多模态整合模块基于时间序列异常报告，运用图神经网络进行多源异构数据的信息整合，通过挖掘数据之间的关联，生成多模态数据整合报告；
所述深度学习检测模块基于多模态数据整合报告，使用卷积神经网络处理静态特征，利用循环神经网络获取动态特征，生成深度学习异常报告；
所述实时更新模块基于深度学习异常报告，通过在线学习技术，使模型实时地根据新的数据模式进行自我修正和更新，生成实时更新后的模型；
所述警报与响应模块基于实时更新后的模型，在模型检测到异常时生成警报，并根据预设的响应策略进行实时处理，生成异常处理报告；
所述数据清洗具体为利用中位数填补或基于统计众数的方法进行缺失值处理，所述优化后的输入数据具体为清洗、去噪和标准化处理后的数据集，所述模型融合技术包括硬投票、软投票、Stacking方法，所述融合后的模型输出具体包括经过多个模型预测结果的融合，通过投票、加权平均策略得到的统一预测输出，所述无监督自编码器具体指用于学习数据内在结构和模式的神经网络，所述未标记的异常数据具体指通过包括聚类、密度估计的无监督学习方法找出的与正常数据模式不符的数据点或序列，所述支持向量机和随机森林设定时间窗口参数和滑动窗口策略，所述季节性分解和残差分析技术用于捕捉时间序列的规律性和波动性，所述时间序列异常报告包括对时间序列数据进行模式识别、趋势分析和异常检测的详细结果和解释，所述图神经网络具体为用于处理图结构数据的深度学习网络，可以处理图中节点的特征与拓扑结构，实现对多源异构数据的融合，所述多模态数据整合报告具体为将多源异构数据经过融合、处理后，形成的包括多模态信息和关联分析结果的报告，所述卷积神经网络适用于处理具有局部关联性的数据，所述循环神经网络适用于处理具有时间递进关系的数据，所述深度学习异常报告具体包括利用深度学习模型处理和分析数据后，对异常情况进行检测和分类的详细报告，所述在线学习技术具体指随着每一次数据输入，模型都会进行一次参数的更新，所述实时更新后的模型具体指模型根据新接收到的数据，动态调整和更新其参数和结构，以适应数据变化的模型，所述预设的响应策略包括发送警报、调整设备运行状态、启动备份系统，所述异常处理报告具体为根据检测到的异常情况，系统生成的警报信息、响应策略和处理过程的综合报告。
2.根据权利要求1所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据标准化子模块、特征提取子模块；
所述多模型融合模块包括基础模型选择子模块、模型权重调整子模块、模型融合子模块；
所述无监督学习模块包括自编码器子模块、K均值聚类子模块、异常模式捕捉子模块；
所述时间序列分析模块包括支持向量机子模块、随机森林子模块、季节性分解子模块；
所述多模态整合模块包括传感器数据子模块、图像处理子模块、声音识别子模块；
所述深度学习检测模块包括卷积神经网络子模块、循环神经网络子模块、模型训练子模块；
所述实时更新模块包括在线学习子模块、模型评估子模块、模型调优子模块；
所述警报与响应模块包括异常识别子模块、警报生成子模块、响应策略子模块。
3.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述数据清洗子模块采用去噪和缺失值处理方法，进行数据清洗，生成清洗后的数据；
所述数据标准化子模块基于清洗后的数据，应用归一化技术，对数据进行标准化操作，产生标准化的数据；
所述特征提取子模块依赖于标准化的数据，应用关联性特征选择方法，进行特征筛选，得到优化后的输入数据。
4.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述基础模型选择子模块基于优化后的输入数据，通过训练误差最小化策略，选择基础模型，得到优选的基础模型；
所述模型权重调整子模块利用优选的基础模型，进行模型权重调整，从而生成权重调整后的模型；
所述模型融合子模块基于权重调整后的模型，利用投票或学习融合技术，执行模型融合，产生融合后的模型输出。
5.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述自编码器子模块依据融合后的模型输出，采用自编码器技术，进行特征提取，得到提取后的特征；
所述K均值聚类子模块基于提取后的特征，使用K均值聚类方法，对数据进行分群处理，生成分群后的数据；
所述异常模式捕捉子模块依据分群后的数据，执行异常模式的识别，产生未标记的异常数据。
6.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述支持向量机子模块基于未标记的异常数据，采用支持向量机算法，进行时间序列模式的匹配，形成模式匹配后的数据；
所述随机森林子模块基于模式匹配后的数据，利用随机森林技术，分析数据的时间序列趋势，得到趋势分析后的数据；
所述季节性分解子模块依据趋势分析后的数据，应用季节性分解和残差分析技术，进行异常检测，生成时间序列异常报告。
7.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述传感器数据子模块基于原始的传感器数据，采用数据预处理算法，生成预处理后的传感器数据；
所述图像处理子模块基于预处理后的传感器数据，采用图像处理算法，对传感器数据进行分析，生成图像处理结果；
所述声音识别子模块基于图像处理结果，采用声音识别技术，对声音数据进行分析，生成声音识别报告，基于所述声音识别报告，利用图神经网络进行多源异构数据的信息整合，挖掘数据之间的关联，生成多模态数据整合报告。
8.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述卷积神经网络子模块基于多模态数据整合报告，采用卷积神经网络，对图像数据进行特征提取，生成静态特征报告；
所述循环神经网络子模块基于静态特征报告，利用循环神经网络，分析时间序列数据的动态特征，生成动态特征报告；
所述模型训练子模块基于动态特征报告，运用梯度下降算法进行模型的训练与优化，生成训练好的模型，使用所述训练好的模型，对新的数据进行预测，生成深度学习异常报告。
9.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述在线学习子模块基于深度学习异常报告，应用具体为增量学习的在线学习算法，对模型进行实时更新，生成实时更新后的模型；
所述模型评估子模块基于实时更新后的模型，应用模型评估算法，对模型性能进行评估，生成模型评估结果；
所述模型调优子模块基于模型评估结果，运用网格搜索技术进行模型参数的调优，生成调优后的模型，使用所述调优后的模型对新的数据输入进行预测，生成实时更新后的模型。
10.根据权利要求2所述的基于相似数据预查询的集控平台容错性分析系统，其特征在于：所述异常识别子模块基于实时更新后的模型，应用异常识别算法，对异常行为进行识别，生成异常识别结果；
所述警报生成子模块基于异常识别结果，制定警报信息；
所述响应策略子模块基于警报信息，运用预设的策略对异常进行处理，生成异常处理报告。
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