(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211108654.7 (22)申请日 2022.09.13 (71)申请人 大连理工大 学 地址 116024 辽宁省大连市甘井 子区凌工 路2号 (72)发明人 宋学官　王一棠　庞勇　张立勇　 孙伟　 (74)专利代理 机构 辽宁鸿文知识产权代理有限 公司 21102 专利代理师 许明章　王海波 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 17/16(2006.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于模糊建模的隧道掘进数据缺失值 插补方法 (57)摘要 一种基于模糊建模的隧道掘进数据缺失值 插补方法， 通过模糊建模的方法， 对不完整掘进 数据集进行缺失值插补。 首先， 对掘进数据进行 采集， 再对数据集进行检测是否包含缺失值。 若 为不完整数据集， 将其通过模糊聚类的方法进行 划分， 划分为若干个模糊线性子集， 并且通过拉 格朗日乘子法迭代优化获取聚类后簇原型、 单属 性在各个子集的前件参数和预插补数据集。 然 后， 基于该预插补数据集利用最小二乘法求解聚 类簇中的后件参数。 之后， 再计算每个子集的输 出并进行加权求和得到系统的全局输出。 最后， 使用缺失样 本相应的模型输出值代 替预插补值， 当所有预插补值都被替换， 则得到最终的插补数 据集。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115526032 A 2022.12.27 CN 115526032 A 1.一种基于模糊建模的隧道掘进数据缺失值插补方法， 其特 征在于， 具体步骤如下： (1)、 采集掘进运行实测数据集， 将采集后的数据集利用软件MATLAB进行读取， 然后用 软件中的isnan函数来判断数据中是否存在缺 失值， 若存在缺 失值， 则该数据集为待插补的 不完整数据集矩阵X＝{x1,x2,…,xn}∈Rs， 其中， n表示样本个数， R表示输入空间， s表示样 本属性个数， 向量xi＝[xi1,xi2,…,xis]T(i＝1,2, …,n)表示第i个样本， T表示向量的转置； 模糊聚类的目标函数如公式(1)， 聚类的约束公式如公式(2)； 其中， U表示划分矩阵， 大小为n行K列， V表示原型矩阵， 大小为K行s列， uik表示隶属度， vk表示第k个聚类簇的中心， k＝1,2, …,K， K表示模糊子集个数， z∈(1,∞)表示模糊化参 数； 利用拉格朗日乘子法对划分矩阵和原型矩阵进行求解； 拉格朗日函数求解公式为(3)； 公式(3)的满足极小值的必要条件为公式(4)、 公式(5)和公式(6)； 其中， 向量λ＝[λ1, λ2,…, λn]T表示拉格朗日乘子， vt表示第t个聚类簇的中心， t＝1, 2,…,k； 通过迭代优化公式(4)、 公 式(5)和公 式(6)， 获得原型矩阵V、 划分矩阵U和预插补数 据集矩阵 将U直接作为前件参数， 中的元素由公式(6)计算得到； (2)对各个模糊线性子集进行回归建模， 线性回归模型总数为K， 然后通过权重将各线 性回归模型进行组合， 构成如公式(7)所示的全局非线性模型； 其中， 向量yi表示样本xi对应的模糊模型输出， 向量wik表示计算该输出时第k个线性模 型输出的权重， 向量Pk＝[P0k,P1k,…,Psk]表示第k条模糊子集的后件参数； wik的求解公式为 公式(8)， 后件参数采样最小二乘法进行求 解， 目标函数求 解公式为公式(9)；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526032 A 2其中， 向量 表示样本xi对应的期望输出， 向量 yi表示样本xi对应的真实输出； 根据最小 二乘法， 将公式(7)改写为公式(10)所示的矩阵形式； Y＝H·P   (10) 其中， Y表示各样本输出所构成的矩阵， H表示样本和权重相乘所构成的矩阵， P表示后 件参数向量； 求 解后件参数的目标函数公式由公式(9)改写为公式(1 1)； 根据最小二乘法， 公式(1 1)的最终求 解公式为公式(12)； P＝(HTH)‑1HTY   (12) (3)根据步骤(1)获得的前件参数和步骤(2)获得的后件参数， 利用公式(13)对各子集 输出进行加权求和求 解全局输出值； yi＝Hi·P  (13) 其中， 向量Hi表示矩阵H的第i行； (4)最后， 将步骤(3)获得的模型输出值代替步骤(1)所获得的预插补值， 构成最终和原 始不完整数据集 规模相同的插补数据集。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526032 A 3