CN116659589B 基于数据分析的阿胶糕保存环境监测方法 （澳润(山东)药业有限公司）

JP2004093806A,200JP2010033536A,2010JP2022075582A,2022WO2023070568A1,2023.05AR058568A1,2008.02.13JP2005134516A,200的局部可达密度以及异常权重得到每个时刻的2WO2017074505A1,2017.05.04文..2015,全文.D'Aquino,S等.Responseofconditions.PROCEEDINGSOFTHEAntunez,PD等.EffectofanOxygenPreservative-FreeFlourTortillasOFFOODSCIENCE.2013采集阿胶糕在保存过程中设定时间段内不同时刻的根据数据预处理矩阵中每个时刻的每种环境数据在预设的时间窗口内的变化趋势差根据数据预处理矩阵中每两个时刻对应的相同种基于每个时刻对应的局部可达密度以及异常权重得到每个时刻对应的局部离群因子，根据每个时刻对应的局部离群因子获得阿胶所述采集阿胶糕在保存过程中设定时间段内不同时刻的至少两将阿胶糕保存环境在设定时间段内不同时刻的温度的归一化值，构成温度数据序列；所述根据数据预处理矩阵中每个时刻的每种环境数据在预设的时间窗口内的变化趋根据温度数据序列中每个时刻的数据在预设的时间窗口内的数据变化趋势和数据波计算每个时刻对应的温度异常权重的归一化值、湿在温度数据序列中，将以任意一个时刻对应口内的温度数据作为该时刻对应的第一温度序列；获取第一温度序列中的温度上升子序将任意一个时刻记为目标时刻，若目标时刻对应的温度数据不在温度上升子序列中，若目标时刻对应的温度数据在温度上升子序列中，则将计算第一长度、时间占比和所述极差的乘积，4在湿度数据序列中，将以任意一个时刻对应将任意一个时刻记为选定时刻，将选定时刻对应的湿度在浓度数据序列中，将以任意一个时刻对应将任意一个时刻记为标记时刻，对标记时刻对应的第一将任意一个子时间段记为目标子时间段，获取目标子时每个子时间段对应的特征系数和时间长度的根据标记时刻对应的第一浓度序列和第一浓度序列中氧气浓度数据对应时刻的温度列中氧气浓度数据对应时刻的湿度数据之间的将第一浓度序列中每个氧气浓度数据对应的时刻对应的温度数据记为第二温度序列，将第一浓度序列中氧气浓度数据对应的任意两个相邻时二时刻对应的特征指标；计算所有两个相邻时刻对应的特征指标之间的均值得到第四系5对于任意两个时刻，计算两个时刻对应的温度数据之间的差值数据之间的差值以及两个时刻对应的氧气浓度数据之间的差值，并计算三个差值的平方对于任意一个时刻，计算该时刻的局部可达密度与异常权重将任意一个时刻记为待分析时刻，计算待分所述根据每个时刻对应的局部离群因子获得阿胶糕的保存将设定时间段内每个时刻对应的局部离群因6[0003]阿胶糕主要是在阴凉且干燥的环境下保存的，在对阿胶糕的保存环境进行监测群检测算法对于多维数据进行异常检测的结果较不准确，进而导致环境检测结果较不准[0006]根据数据预处理矩阵中每个时刻的每种环境数据在预设的时间窗口内的变化趋[0008]基于每个时刻对应的局部可达密度以及异常权重得到每个时刻对应的局部离群[0012]根据温度数据序列中每个时刻的数据在预设的时间窗口内的数据变化趋势和数7时刻划分到同一个子时间段，所述预设条件为浓度差分序列中相邻两个元素取值完全相8计算每个子时间段对应的特征系数和时间长度的[0027]根据标记时刻对应的第一浓度序列和第一浓度序列中氧气浓度数据对应时刻的度序列中氧气浓度数据对应时刻的湿度数据之间的变[0030]将第一浓度序列中每个氧气浓度数据对应的时刻对应的温度数据记为第二温度设的异常阈值对应的时刻记为疑似异常时刻，获取设定时间段内的疑似异常时刻的总数9合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于数据分析的阿胶糕保存环境监测方[0046]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于数据分析的阿胶糕保存环境[0048]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于数据分析的阿胶糕保存[0049]步骤一，采集阿胶糕在保存过程中设定时间段内不同时刻的至预处理矩阵D中第二行第一列的元素，DZ2表示数据预处理矩阵D中第二行第二列的元素，[0059]局部离群因子(LocalOutlierFactor，LOF)算法是一种基于密度的离群点检测算法，通过比较每个样本点与其相邻的样本点的密度来判断每个样本点是否属于异常点，应的异常权重，利用异常权重对传统的局部离群因子算法中计算的局部离群因子进行调在本实施例中对于无法获取对应的第一温度序列的时刻不上升子序列中，则将目标时刻对应的温度数据所在的温度上升子序列的长度记为第一长t个时刻的温度数据并不处于上升阶段，进而说明该时刻对应的温度数据异常的可能性越示第t个时刻所在的温度上升序列的第一个时刻到第t个时刻之间的时间长度，即第二长一湿度序列中所有湿度数据的最大值与最小值对应的时刻之间的时间长度，即第三长度；表示第u个时刻对应的第一湿度序列中所有湿度数据的最大值与最小值对应的时刻之[0079]表示第一比值，表征选定时刻的湿度数据与第一系数az反应了选定时刻对应的第一湿度序列中所有湿度数据的最大值与最[0081]表示第二比值，第三长度反应了选定时刻对应的第一湿度序列中最大为设定时间段内第3个时刻，第一湿度序列中湿度数据的最小值对应的时刻为设定时间段u个时刻之间的时间长度即为第四长度。第四长度表征了第一湿度序列中最大值与最小值时刻划分到同一个子时间段，所述预设条件为浓度差分序列中相邻两个元素取值完全相者浓度差分序列中中相邻两个元素的取值均小于0，即浓度差分序列中相邻两个元素取值计算每个子时间段对应的特征系数和时间长度的浓度序列对应的时间窗口内包含的第s个子时间段作为目标子时间段，则第二系数的计算[0092]其中，az表示第二系数，N,表示设定时间段内第v个时刻对应的时间窗口的时间i,表示时间窗口的长度。[0093]在获取第五长度时，需要根据第v个时刻和子时间段在时序上的位置关系，具体[0094]第五长度表征了在时序上子时间段对标记时刻的影响距离，第五长度的取值越[0095]子时间段的时间长度反应了氧气浓度数据保持上升状态或者保持下降状态或[0096]第二系数从标记时刻对应的第一浓度序列中氧气浓度数据的变化趋势等情况方浓度序列和第一浓度序列中氧气浓度数据对应时刻的温度数据之间的变化趋势差异得到二温度序列，即将设定时间段内第v个时刻对应的时间窗口内的温度数据构成的序列记为[0098]获取温度差分序列和浓度差分序列之间元素取值完全相同以及元素取值的符号[0100]当温度差分序列和浓度差分序列之间元素取值完全相同以及元素取值的符号相[0101]根据标记时刻对应的第一浓度序列和第一浓度序列中氧气浓度数据对应时刻的[0105]其中，az表示第四系数，i,表示时间窗定时间段内第v个时刻对应的时间窗口内第n个时刻的氧气浓度数据和湿度数据，[0106]DC(v,n+1)-DC(v,n)为第一差值，表示第一浓度序列中两个相邻时刻之间氧气浓度数据的差异，DZ(u,n+1)-DX(v,n)为第二差值，表示两个相邻时刻之间湿度数为第n个时刻与第n+1个时刻对应的特征指[0110]第二系数从标记时刻对应的第一浓度序列中氧气浓度数据的变化趋势等情况方[0112]在本实施例中，以目标时刻为例进行说明，则设定时间段内第t个时刻的异常权w(t)表示设定时间段内第t个时刻的异常权重，w(t)表示设定时间段内第t个时刻的温度异常权重的归一化值，w(r)表示设定时间段内第t个时刻的湿度异常权重[0116]步骤三，根据数据预处