基于人机交互的界面故障数据属性识别方法

• 作者: 王素丽
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人机交互 界面 故障数据 识别 滑动窗口 离群熵 滤波器 数据去噪
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 308-312
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 4342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2020.03.13

摘要

为了提高故障数据识别精度,提出基于人机交互的界面故障数据属性识别方法.利用LCD显示与小键盘构成具备数据采集功能的人机交互模块采集界面故障数据,通过离群熵提取界面故障数据噪声并进行消噪处理,结合低通、高通滤波器重构界面故障数据信号,构建待选数据属性池,计算目标数据和待选数据之间的距离相似因子,从而实现界面故障数据属性识别.结果表明,该方法复杂度较低,识别复杂系数介于0.4～0.52之间,查全率可达到95％,识别精度约为91％,大大提升了设备界面故障数据识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王素丽	华南理工大学广州学院计算机工程学院	16	64	4.0	8.0