谁能提示下用什么解复杂监控系统的异常诊断用于工业生产过程控制的某种复杂监控系统具有较高的自动化程度,但监控过程中若发生故障不仅会造成经济损失,而且还会造成连带系统的灾难

谁能提示下用什么解复杂监控系统的异常诊断用于工业生产过程控制的某种复杂监控系统具有较高的自动化程度,但监控过程中若发生故障不仅会造成经济损失,而且还会造成连带系统的灾难
谁能提示下用什么解
复杂监控系统的异常诊断
用于工业生产过程控制的某种复杂监控系统具有较高的自动化程度,但监控过程中若发生故障不仅会造成经济损失,而且还会造成连带系统的灾难性破坏.因此,有必要针对这种监控系统,进行工作状态的诊断(正常/异常),以便及早发现问题、采取积极措施.
(1) 目前,这种监控系统的产品已经面向部分市场需求进行批量生产并投入使用.市场跟踪调查表明：十种可观测的功能性参数的量化指标可能与这种监控系统的工作状态有关.假定各参数的观测过程彼此独立.
现已经积累了关于这种类型监控系统的460个产品案例：所有案例均经权威部门检测,有明确的诊断结论(正常/异常)；并且还提供了权威部门检测前的“等条件”观测的关于每种案例的十种参数的平均值、标准偏差、以及该参数取值的“最糟糕”数据,共计30个指标 (文件1).
(2)除了上述460个产品案例的工作状态经权威部门鉴定之外,另外还有50个产品案例,在近期的使用过程中,也进行了类似的“等条件”跟踪,并且记录了关于每种案例的十种参数的平均值、标准偏差、以及该参数取值的“最糟糕”数据,共计30个指标(文件2).目前这50套监控系统还在工作.
为了能及时预测复杂监控系统的工作状态(正常/异常)并减少开支,希望能借助文件1中数据建立一种可以诊断这种监控系统工作状态的方法、而无需再借助权威部门的检测.
数据文件说明：
所有数据文件中每一行对应一个产品案例,数据文件共31列,其中：
(1)文件1的第1列为权威部门检测结果,A表示异常(Abnormal)、N为正常(Normal)；
(2)文件2中所有案例的第1列内容为“X”,表示各案例系统工作状态未知,待诊断；
(3)文件1和文件2中第2至11列为10个可监测参数的平均值；
(4)第12至21列是这10个可监测参数取值的标准偏差；
(5)最后10列分别对应这10个参数的监测值的“最糟糕”值.
建立数学模型、对模型进行评价、对未知状态的监控系统进行诊断.要求：
(1)\x05你会如何看待上述观测中的“最糟糕”值?
(2)\x05对文件1和文件2中 种感兴趣指标( )数据进行标准化处理：合并文件1与文件2中案例,获取所有案例中各指标的取值范围,分别将其线性映射至[0,1]之间,得到标准的数据集；从标准数据集中提取对应文件1、文件2中数据,分别记为数据集1、数据集2,为进一步数据分析做准备.
(3)\x05从数据集1中随机抽取其中300个案例组成一组作为训练集(记为TrainSet),剩余160个案例作为测试集(记为TestSet).
(4)\x05根据TrainSet中的案例数据建立一种“可诊断监控系统工作状态”的数学模型.
(5)\x05基于上述模型,对TestSet中的案例进行诊断,估计诊断的正确率,并评价该模型的诊断性能.
(6)\x05基于上述模型,对数据集2中的各个监控系统工作状态(正常/异常)进行诊断,并提供诊断结果.
为了使这种诊断模型的预测性能更为可靠、并减少不必要指标的日常观测,想对上述参数指标进行筛选,以期得到部分“区分能力”比较好的指标；并借助这些“好指标”,建立一个诊断性能更好的数学模型.要求：
(1)\x05对于上述10个参数的 种指标,记 为其中的第 个指标,.基于训练集,针对每种指标 ,可定义 ,其中：分别表示训练集TrainSet中正常状态(N)的所有案例及异常状态(A)所有案例关于 的平均值,分别表示训练集TrainSet中正常状态(N)的所有案例及异常状态(A)所有案例关于 的标准偏差.试说明 的意义.
(2)\x05你能否建立关于各个指标参数区分能力强弱的评价规则,并基于训练集对不同指标参数的区分能力进行评价?
(3)\x05基于评价规则,对监控系统的参数指标进行筛选,借助“好指标”建立系统状态的诊断模型；并比较指标筛选前、后,诊断模型的性能优劣.
(4)\x05基于该诊断模型,对数据集2中各个监控系统的

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