基于人机交互的界面故障数据属性识别方法
王素丽
华南理工大学广州学院 计算机工程学院,广州510800
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.
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
分类号：TP277(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(51508204)
论文发表日期：2020-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 308-312 )
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