因子图
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基于因子图和GTSAM的告警收敛研究
告警收敛算法框架
本研究结合三种算法设计了告警收敛算法框架,并实现了告警收敛数据挖掘及其可视化。该框架包括:
告警趋势预测算法: 用于判断是否发生了大规模告警。该算法基于接警人每小时统计的历史告警量,利用分位点进行数据去噪和排序重组,建立统计学模型并分析数据分布规律,然后根据极大似然估计求解大规模告警阈值,并用系数补偿进行优化调整,最后输出告警数量阈值的规则文件。
时序关联规则挖掘算法: 用于挖掘具有时序特征的告警关联规则,识别不同时间点发生的告警之间的关联性。
策略关联规则挖掘算法: 用于挖掘与策略相关的告警关联规则,识别不同策略配置下产生的告警之间的关联性。
GTSAM在告警收敛中的应用
GTSAM (Georgia Tech Smoothing and Mapping library) 是一个基于因子图的非线性优化库,可以用于解决各种推理问题,包括SLAM、SFM和传感器融合。本研究将GTSAM应用于告警收敛问题,利用因子图构建告警之间的关联关系,并通过GTSAM进行优化求解,从而实现告警的精准收敛。
数据挖掘
3
2024-05-15
基于图像轮廓生成轴对称血管曲率因子图
基于图像轮廓生成轴对称血管曲率因子图
本方法利用图像中轴对称血管的轮廓线 (I),计算血管表面每个点的曲率因子,生成曲率因子图 (Mat)。
输入:
I:二值边缘图像,表示图像中轴对称血管的边界曲线,其厚度接近一个像素,且相对于 Y 轴对称。
输出:
Mat:双精度矩阵,大小与输入图像 I 相同,表示图像中血管区域内每个点的曲率因子 (F)。
应用:
可用于调整容器表面的反射,识别透明容器中的材料。
Matlab
4
2024-05-25
告警收敛数据挖掘算法框架设计——基于因子图和GTSAM
2.1 告警收敛数据挖掘算法框架设计。告警数据属于典型的时态数据,时态数据挖掘技术构成了本章算法的理论基础。
数据挖掘
3
2024-07-13
因子的求解
因子的个数q小于或等于变量个数p。特征根λ1≥λ2≥…≥λp,特征向量为U1,U2,…,Up。由列向量构成的矩阵为A,即A=[U1, U2, ..., Up]。
统计分析
3
2024-04-30
因子旋转方法
正交旋转:最大化每个因子载荷平方和的方差,简化载荷矩阵。
斜交旋转:因子含义清晰,允许因子相关。
统计分析
3
2024-05-20
光栅因子计算工具
该工具使用Matlab计算光栅因子,公式为:
$$ frac{sin(npix)}{sin(pi*x)} $$
其中n和x为用户输入参数。
Matlab
2
2024-05-28
因子分析操作指南
因子分析操作指南
步骤一:适用性评估首先,需要确认原始变量是否适合进行因子分析。
步骤二:因子构建构建因子变量,将原始变量转化为更少数量的因子。
步骤三:因子旋转通过旋转方法,使因子变量更易于解释,揭示变量之间的潜在结构。
步骤四:因子得分计算计算每个样本的因子变量得分,用于后续分析和解释。
统计分析
3
2024-04-30
因子分析的缘起
为了全面描述一个事物,我们往往需要收集其多个指标。然而,这会带来以下挑战:
计算处理复杂: 指标数量众多,数据处理难度加大。
信息冗余: 指标之间可能存在高度相关性,导致信息重复。
信息损失: 剔除部分指标会导致信息缺失,影响分析结果的准确性。
因子分析的提出正是为了解决这些问题,通过将众多指标浓缩为少数几个关键因子,在保留大部分信息的同时简化数据分析。
统计分析
4
2024-05-21
多元统计分析中的因子结构矩阵与因子分析
在多元统计分析中,因子结构矩阵是因子分析的重要组成部分。
统计分析
2
2024-07-15
因子模型矩阵的多元统计分析与因子分析
在多元统计分析中,因子模型矩阵扮演着重要角色。因子分析通过对因子模型矩阵的分析,揭示出变量之间的潜在关系。
统计分析
0
2024-08-27