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一种煤矿业多维度数据实时监控与异常定本发明公开了一种煤矿业多维度数据实时煤矿业多维度数据实时监控与异常定位方法及用主成分分析提取关键特征，并结合非线性变2对于数值型数据使用缺失处前后数据的平均值填补，对于时间序列环境维度包括环境状态维度，描述煤矿作业区的环境数据，包括温3在融合数据之前，为增强特征的代表性，对提取出的主成分进行非线性变换，进行最终通过线性组合和非线性激活的方式，将各个维度提取的主F＝Relu(W1Pdevice+W2Penvironment+W3Pope编码器和解码器用于对数据进行压缩和重构，分类器进行4编码器部分接收输入的多维数据向量F，通过逐层网络将高维数据压缩到低维的潜在输入层将多维数据向量F作为输入，全连接层1将输入数据进行线性变换和非线性激注意力机制通过计算输入特征的权重，来衡量每个特征对异确定是哪个维度的数据导致了异常，通过进一步分析该维度8.一种采用如权利要求1_7任一所述方法的一种煤矿业多维度数据实时监控与异常定59.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的6些系统虽然能够在一定程度上提高煤矿作业的安全性，但由于数据采集和分析维度的限[0010]作为本发明所述的煤矿业多维度数据实时监控与异常定7[0021]作为本发明所述的煤矿业多维度数据实时监控与异常定位方法的一种优选方案，[0035]作为本发明所述的煤矿业多维度数据实时监控与异常定8[0051]作为本发明所述的煤矿业多维度数据实时监控与异常定[0053]编码器部分接收输入的多维数据向量F，通过逐层网络将高维数据压缩到低维的9[0064]作为本发明所述的煤矿业多维度数据实时监控与异常定[0070]作为本发明所述的煤矿业多维度数据实时监控与异常定[0080]图1为本发明第一个实施例提供的一种煤矿业多维度数据实时监控与异常定位方[0124]应说明的是，在多维数据融合之前，对提取出的主成分进行非线性变换，如[0125]非线性变换能够提升数据特征的区分度，避免简单线性组合可能导致的信息损[0132]编码器部分接收输入的多维数据向量F，通过逐层网络将高维数据压缩到低维的度计算，回溯识别导致这个异常的数据点。设定模型输出y'对输入向量F的关系为y'＝f表示模型第l层中第j个数据点的激活值。[0180]计算机设备可以是服务器。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read_(ReRAM)、磁变存储器(MagnetoresistiveRandomAccessMemory，MRAM)、铁电存储器缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器状态向量输入异常检测模型，使用

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