基于马尔科夫链数学模型的高频数据波动参数自动优化方法

来源 :自动化与仪器仪表 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chenghao131
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目前研究的高频数据波动参数自动优化方法数据优化能力较差,导致优化效率过低.为了解决上述问题,基于高频数据波动参数自动优化方法研究了一种新的高频数据波动参数自动优化方法.分析高频数据波动方根幅值参数、方差参数,实现高频数据信息采集,确定高频数据的波动幅度特征参数和波动峰值特征参数变量之间的逻辑关系.利用马尔科夫链数学模型建立高频数据波动率计算约束公式,对每个高频数据波动参数特征进行遍历聚类操作,提取出真实的高频数据波动参数变量的状态,实现高频数据波动率参数自动优化分析.实验结果表明,基于马尔科夫链数学模型的高频数据波动参数自动优化方法能够更好地处理数据,从而更好地提高优化效率.
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针对离散型制造业产品物料信息繁杂,数据追溯困难、产品信息编码不统一,从而导致企业信息化集成困难等问题,通过基于订单需求分析,在产品设计过程中加入产品结构树,从而形成统一的产品物料信息编码,实现了涡轮增压器产品物料信息编码以及信息化应用,全面提升了从设计到生产到交付全过程中的数据可靠性、数据一致性及信息可追溯性.