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一种基于Pearson相关性的大系统图论分解方法

摘要

本发明公开了一种基于Pearson相关性的大系统图论分解方法,包括步骤:S101:根据工业过程中变量间的关系建立有向图。S102:求解变量间的皮尔逊相关系数,并将其作为有向图中对应边上的权重。S103:分别建立输入输出变量节点集,并将节点个数少的节点集作为中心变量集。S104:分别以中心变量集中节点为中心建立子图并根据变量分配规则完成初始子图集的建立。S105:选择当前最小子图,分别与其他子图试融合,计算各试融合后子图的融合指标,将对应最大融合指标的结果作为本轮融合的结果。S106:进行终止条件判断,若满足,停止继续融合,否则,返回S105。本发明避免了传统方法中获取系统状态空间方程这一复杂的过程,从数据的角度实现对图的分割,系统分解更加易于实现。

著录项

  • 公开/公告号CN108762201B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京工业大学;

    申请/专利号CN201810351387.3

  • 发明设计人 李丽娟;张姝;金晶;叶景;易辉;

    申请日2018-04-18

  • 分类号G05B19/418(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 211816 江苏省南京市浦口区浦珠南路30号

  • 入库时间 2022-08-23 11:31:38

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