本文選題：余弦相似度　切入點：復雜網絡　出處：《北京化工大學學報(自然科學版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種基于余弦相似度的復雜網絡故障檢測方法。利用余弦相似度確定變量之間的相關性,得到鄰接矩陣,進而構建變量之間的網絡模型;結合系統(tǒng)的網絡拓撲結構,計算相應的復雜網絡度量指標,對比故障狀態(tài)與無故障狀態(tài)下的網絡結構與度量指標的差異,確定故障源;最后利用Tennessee-Eastman(TE)過程故障檢測實例,結果表明,與偏相關系數方法對比,本文所提方法能有效且更準確地檢測出故障。
[Abstract]:A complex network fault detection method based on cosine similarity is proposed. Using cosine similarity to determine the correlation between variables, the adjacent matrix is obtained, and then the network model between variables is constructed. Calculate the corresponding measurement index of complex network, compare the difference of network structure and measurement index between fault state and non-fault state, and determine the fault source. Finally, using Tennessee-Eastman te) process fault detection example, the result shows that, compared with the partial correlation coefficient method, The method proposed in this paper can detect faults effectively and accurately.
【作者單位】： 北京化工大學信息科學與技術學院;北京化工大學智能過程系統(tǒng)工程教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(61374166/61603025) 北京市自然科學基金(4162045)
【分類號】：O157.5

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本文編號：1597253