卫星遥测数据相关性知识发现方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 杨甲森; 孟新; 王春梅 |
| 刊名 | 国防科技大学学报
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| 卷号 | 41期号:5页码:71-78 |
| 关键词 | 信息熵 最大信息系数 遥测数据 相关性 量子卫星 |
| ISSN号 | 1001-2486 |
| DOI | 10.11887/j.cn.201905011 |
| 其他题名 | Correlation knowledge discovery method for satellite telemetry data |
| 英文摘要 | 为快速发现海量遥测数据中的相关关系,提出一种基于改进最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)的遥测数据相关性知识发现方法。以Mini Batch K-Means聚类算法为前驱过程对数据进行网格划分;计算该网格划分下的互信息,并以信息熵代替原有最大熵对互信息进行归一化矫正得到信息系数;选择不同网格划分下MIC作为变量相关性的测度。采用量子卫星遥测数据进行试验,结果表明:与基于动态规划算法的MIC方法相比,所提方法可有效解决MIC测度偏向多值变量的问题,时间复杂度从O(n~(2.4))下降为O(n~(1.6)),是一种适用于大规模遥测数据相关性分析的有效方法。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6587246 |
| 源URL | [http://ir.nssc.ac.cn/handle/122/7260]  |
| 专题 | 国家空间科学中心_空间技术部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨甲森,孟新,王春梅. 卫星遥测数据相关性知识发现方法[J]. 国防科技大学学报,41(5):71-78. |
| APA | 杨甲森,孟新,&王春梅. |
| MLA | 杨甲森,et al."卫星遥测数据相关性知识发现方法".国防科技大学学报 41.5 |
入库方式： OAI收割
来源：国家空间科学中心
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