基于蚁群聚类算法的二维码扫码支付设备故障自动识别研究

• 作者: 王丽红
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群聚类算法 二维码 扫码支付 设备 故障识别
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.12.025

摘要

鉴于二维码扫码支付设备的复杂性以及不同故障的多样性,提出一种基于蚁群聚类算法的二维码扫码支付设备故障自动识别方法.需引入高斯径向基核函数,将特征数据映射至高维空间,在高维空间中完成对特征矩阵的主元分析,获取有效的特征提取结果.分析了蚁群算法基本原理,依据二维码扫码支付在出现故障时和正常运行状态下特征存在差异的特点,将故障自动识别转换成对设备运行时输出与状态特征的聚类问题,把蚁群聚类算法应用于故障自动识别中,将所有故障样本数据当成蚂蚁所需的访问地点,针对所有数据样本产生有序链接,通过归并概率值将不同样本数据间的链接断开,在算法达到最大迭代次数或最大归并概率值的情况下,完成迭代,获取最优聚类结果,完成故障自动识别.经验证,所提方法可保证很高的识别精度.