基于多模式數(shù)據(jù)的行為分析與預測關鍵技術研究

　　本書提出構建一個靈活的大數(shù)據(jù)處理框架，用于感知、收集和處理海量數(shù)據(jù)，提出了處理兩類多模式數(shù)據(jù)的方法，并給出了基于數(shù)據(jù)處理的行為分析的理論研究內容和結果；定義了故障偏移向量組的一系列概念，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡測試誤差幾乎為0的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)取出，利用故障偏移向量組的概念對故障發(fā)生時參數(shù)的取值進行分析，得出該故障的故障偏移向量組。用同樣的方法得出其他故障對應的故障偏移向量組，從而通過故障偏移向量組來診斷故障。

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