一种基于时间序列核聚类的机场噪声事件识别方法

摘要：

本发明公开了一种基于时间序列核聚类的机场噪声事件识别方法，属于机场噪声识别领域。该方法首先获取机场噪声的原始监测时间序列，接着对原始监测时间序列进行预处理，创建噪声时间序列数据集，再利用基于全局对准核的k均值聚类方法，对噪声时间序列数据集进行自动分类，并通过多次循环得到多个聚类结果，然后对多个聚类结果中的每一类噪声时间序列添加相应的噪声事件类别标签，创建噪声事件知识库，最后根据该知识库对待识别的噪声时间序列进行噪声事件识别。本方法智能程度高，有效提高了机场噪声事件识别的效率和准确度。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN201310186796.X

申请日期：2013-05-17

公开/公告号：CN103337248A

公开/公告日：2013-10-02

主分类号：G10L25/84(2013.01)I

申请/专利权人:南京航空航天大学

发明/设计人:王建东;邹朋成;王平水

主申请人地址:210016 江苏省南京市白下区御道街29号

专利代理机构:南京经纬专利商标代理有限公司 32200

代理人:许方

国别省市代码:江苏;32

权利要求：

一种基于时间序列核聚类的机场噪声事件识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获取机场噪声的原始监测时间序列；步骤2：对原始监测时间序列进行预处理，创建噪声时间序列数据集；步骤3：利用基于全局对准核的k均值聚类方法，对噪声时间序列数据集进行自动分类，并通过多次循环得到多个聚类结果；步骤4：对多个聚类结果中的每一类噪声时间序列添加相应的噪声事件类别标签，创建噪声事件知识库；步骤5：根据噪声事件知识库，对待识别的噪声时间序列进行噪声事件识别。