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申请/专利权人：辽宁工程技术大学

摘要：本发明提供一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法，包括如下步骤：S1：对尾矿砂液化数据进行标准化处理，得到标准化数据集；S2：滑动窗口模型遍历所述标准化数据集，并计算每个滑动窗口内标准化数据的标准差，所有标准差形成标准差数据集；S3：计算标准差数据集的均值和标准差，根据所述标准差数据集的均值和标准差和拉依达准则得到多个分段数据集；S4：计算每个所述分段数据集的聚类半径；S5：每个所述分段数据集根据其所述聚类半径和聚类算法进行聚类；S6：将不在任何簇中的数据作为异常点输出。本发明采用了滑动窗口对数据进行划分的方法来降低全局参数对DBSCAN聚类效果的影响。该方法与传统DBSCAN方法相比，具有明显提升。

主权项：1.一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对尾矿砂液化数据进行标准化处理，得到标准化数据集；S2：滑动窗口模型遍历所述标准化数据集，并计算每个滑动窗口内标准化数据的标准差，所有标准差形成标准差数据集；S3：计算标准差数据集的均值和标准差，根据所述标准差数据集的均值和标准差和拉依达准则得到多个分段数据集；S4：计算每个所述分段数据集的聚类半径；S5：每个所述分段数据集根据其所述聚类半径和聚类算法进行聚类；S6：将不在任何簇中的数据作为异常点输出；在所述步骤S2中滑动窗口内标准化数据的标准差的计算方式如下：所述标准化数据集X的样本数量为N，xi表示所述标准化数据集X中的第i个样本；所述滑动窗口模型的滑动窗口的窗口大小为n； W为所述滑动窗口，wj表示第j个滑动窗口；所述滑动窗口的数量为N-n1；计算所述滑动窗口内数据的标准差，所述标准差数据集 其中，μj为第j个滑动窗口内数据的均值，σj为第j个滑动窗口内标准化数据的标准差；在所述步骤S3中标准差数据集的均值和标准差的计算方式如下： 式中，μ为标准差数据集的均值；σ为标准差数据集的标准差；在所述步骤S3中所述分段数据集的获得方式包括：所述标准差数据集的均值μ和标准差σ，根据所述拉依达准则，所述标准差数据集S的正常数据分布在μ±3σ区间范围内，未在μ±3σ区间范围内的数据定义为非正常数据，标准差数据集内的数据与μ±3σ线的交点作为数据分段点，相临两个所述分段点之间的数据形成所述分段数据集。

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