【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理。更具体地，本专利技术涉及一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法。
技术介绍
1、气凝胶是由纳米胶体粒子或聚合物分子相互聚结构成纳米多孔网络结构，并在孔隙中充满气态介质的低密度三维纳米多孔固态材料，气凝胶因具有三维纳米网络多孔结构，具有低密度、高比表面积、高孔隙率、低介电常数、低热导率等物理特性，在保温绝热、防火阻燃、隔音降噪、光学、电学等领域具有广泛的应用前景。
2、在气凝胶保温材料的制备过程中，温度数据不仅关系到产品的性能和质量，还直接影响到制备工艺的优化和产品的商业化应用。因此，在制备过程中应高度重视温度数据的监测工作，为了确保数据的准确性和可靠性，需要对采集得到的温度数据进行去噪处理。局部密度离群因子（local density outlier factor，ldof）算法是一种有效的识别时序数据中噪点的方法，该算法通过计算数据点的局部距离离群因子从而识别温度数据中的噪点，从而对温度数据进行去噪，进行对温度数据的准确监测。
3、公告号为cn109981630b的专利文件公开了一种基于卡方检验和ldof算法的入侵检测方法及系统。其中，一种基于卡方检验和ldof算法的入侵检测方法，包括：使用卡方检验算法对原始入侵检测数据集进行特征选择；对特征选择后的入侵检测数据集进行归一化处理；采用ldof算法寻找归一化的入侵检测数据集中个最大的ldof因子，这个ldof因子对应的个数据对象被判定为异常数据；其中，为正整数。
4、然而，上述专利文件并不是针对气凝胶保温材料制备，并
技术实现思路
1、为解决现有ldof算法在对数据点进行分析时，采用固定的邻域大小进行局部距离离群因子，导致后续的噪声数据点识别不准确，影响去噪效果的问题，本专利技术提出一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，该方法包括以下步骤：获取气凝胶保温材料制备过程中的温度序列；构建温度序列中各数据点预设的局部范围的坐标系，并对各数据点预设的局部范围内的数据点进行曲线拟合；根据各数据点预设的局部范围内的数据点的拟合值和温度值的差异，确定各数据点的噪声表现程度，所述噪声表现程度满足，为第个数据点的噪声表现程度，为第个数据点预设的局部范围内的数据点的数量，为第个数据点预设的局部范围内第个数据点的拟合值，表示第个数据点预设的局部范围内第个数据点的温度值；迭代获取各数据点邻域范围的优选程度，将迭代终止时上一轮迭代获取的优选程度对应的邻域范围作为各数据点的最终邻域范围，在各数据点每轮迭代的过程中：将各数据点邻域范围内的数据点按照所述噪声表现程度从大到小排序，依次分割为两类，将两个类别内各数据点的噪声表现程度的均值的差异作为类间差距，根据类间差距和两个类别内数据点的噪声表现程度的方差，确定各数据点邻域范围在各次分割时的次优选程度，所述次优选程度满足，为第轮迭代过程中第个数据点邻域范围的第次分割时的次优选程度，为第轮迭代过程中第个数据点邻域范围的第次分割时两个类别的类间差距，、分别为第轮迭代过程中第个数据点邻域范围的第次分割时一个类别和另一个类别的噪声表现程度的均值，、分别为第轮迭代过程中第个数据点邻域范围的第次分割时一个类别和另一个类别的噪声表现程度的方差，为归一化函数；将所述次优选程度中的最大值作为本轮迭代获取的各数据点邻域范围的优选程度；依据各数据点的最终邻域范围，通过ldof算法获取各数据点的局部距离离群因子，以便完成气凝胶保温材料制备过程状态数据监测。
2、有益效果在于：根据数据点的噪声表现程度动态调整邻域范围，能够更好地适应不同数据分布特性，增强了ldof算法的鲁棒性；通过迭代获取各数据点邻域范围的优选程度，并确定最优的最终邻域范围，使得ldof算法能够更精确地反映数据点的局部密度离群因子，提高了后续噪声数据点识别的准确性；通过动态调整邻域范围而非使用固定大小的邻域范围，改善了去噪效果，从而提高了后续气凝胶保温材料制备过程状态数据监测的精度。其中，噪声表现程度通过计算拟合值与实际温度值之间的差异来量化，并通过对局部范围内差异的平均化处理，使得噪声表现程度更具代表性，提高算法的鲁棒性和适应性，并最终提高监测的精确度。
3、进一步地，所述坐标系的横坐标为时间，纵坐标为温度。
4、进一步地，所述进行曲线拟合为通过最小二乘法进行曲线拟合。
5、有益效果在于：最小二乘法通过最小化残差平方和来找到最佳拟合曲线，从而提供一个在给定数据集上更加准确的模型，同时，最小二乘法原理简单易用，适应性强。
6、进一步地，所述将各数据点邻域范围内的数据点按照所述噪声表现程度从大到小排序，依次分割为两类，包括：第次分割时将第一个至第个数据点分为一个类别，将剩余的数据点分为另一个类别，直至另一个类别中仅包含一个数据点时，分割终止；其中，的取值范围为至，为邻域范围内的数据点数量。
7、有益效果在于：从第一个数据点开始逐步分割，涵盖了各种可能的分割情况，全面分析数据潜在结构，适应不同数据分布，得到最能反映数据特征的分割方式。
8、进一步地，所述在各数据点每轮迭代的过程中，还包括：响应于数据点本轮迭代获取的优选程度不小于上一轮迭代获取的优选程度，将该数据点邻域范围外的若干个邻近数据点加入到该数据点邻域范围内，并开始该数据点的下一轮迭代；响应于数据点本轮迭代获取的优选程度小于上一轮迭代获取的优选程度，该数据点的迭代终止。
9、进一步地，所述以便完成气凝胶保温材料制备过程状态数据监测，包括：响应于局部距离离群因子大于预设噪声阈值，认定该数据点为噪声数据点，对噪声数据点的温度值利用线性插值法获取去噪后的温度值；响应于温度值超出预设温度范围，认定气凝胶保温材料制备异常，并发出预警提示，完成气凝胶保温材料制备过程状态数据监测。
10、本专利技术具有以下有益效果：
11、通过分析气凝胶保温材料制备过程中温度序列的数据点局部范围内的数据分布特征自适应用于ldof算法的邻域范围，更好地适应气凝胶保温材料制备过程中的温度变化，能够针对每个数据点的具体情况进行优化处理，显著提高后续ldof算法对温度序列的噪声数据点识别的准确性和效率，进而提高气凝胶保温材料制备过程状态数据监测的准确性。
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1.一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，其特征在于，包括：获取气凝胶保温材料制备过程中的温度序列；构建温度序列中各数据点预设的局部范围的坐标系，并对各数据点预设的局部范围内的数据点进行曲线拟合；根据各数据点预设的局部范围内的数据点的拟合值和温度值的差异，确定各数据点的噪声表现程度，所述噪声表现程度满足，为第个数据点的噪声表现程度，为第个数据点预设的局部范围内的数据点的数量，为第个数据点预设的局部范围内第个数据点的拟合值，表示第个数据点预设的局部范围内第个数据点的温度值；
2.根据权利要求1所述的一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，其特征在于，所述坐标系的横坐标为时间，纵坐标为温度。
3.根据权利要求1所述的一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，其特征在于，所述进行曲线拟合为通过最小二乘法进行曲线拟合。
4.根据权利要求1所述的一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，其特征在于，所述将各数据点邻域范围内的数据点按照所述噪声表现程度从大到小排序，依次分割为两类，包括：
5.根据权利要求1所述的一种气凝胶保温材料
6.根据权利要求1所述的一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，其特征在于，所述以便完成气凝胶保温材料制备过程状态数据监测，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，其特征在于，包括：获取气凝胶保温材料制备过程中的温度序列；构建温度序列中各数据点预设的局部范围的坐标系，并对各数据点预设的局部范围内的数据点进行曲线拟合；根据各数据点预设的局部范围内的数据点的拟合值和温度值的差异，确定各数据点的噪声表现程度，所述噪声表现程度满足，为第个数据点的噪声表现程度，为第个数据点预设的局部范围内的数据点的数量，为第个数据点预设的局部范围内第个数据点的拟合值，表示第个数据点预设的局部范围内第个数据点的温度值；
2.根据权利要求1所述的一种气凝胶保温材料制备过程状态数据监测方法，其特征在于，所述坐标系的横坐标为时间，纵坐标为...
【专利技术属性】
技术研发人员：卞翔，杜俊，朱锦新，吴晔，孔旭东，李龙，吴鹏飞，蒋士宽，
申请(专利权)人：江苏金环科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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