一种机载异常数据确定方法、装置及电子设备与流程

本技术涉及数据处理，具体而言，涉及一种机载异常数据确定方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、c919项目是重点民机项目，是按照国际民航规章自行研制、具有自主知识产权的大型喷气式民用飞机，目前已经完成立项论证、可行性论证、预发展阶段工作，转入工程发展阶段。飞机飞管、性能、动力三个专业是c919项目tc(型号合格证)取证的重点攻关领域，飞行管理系统(fms)为这三个专业的相关机组人员提供飞行手册查询和性能计算支持，在fms系统中，机载性能数据库(pdb)用于实现该系统的数据分析和故障判读，主要功能包括飞机性能计算、轨迹预测、水平和垂直导引。为使机载性能数据库数据满足飞行管理系统(fms)供应商aviage/ge规定的数据格式以及质量要求，需要对数据质量进行判别。目前，现有的机载异常数据确定方案是借助excel或wps表格中的数据有效性等功能，通过人工观察的方式进行数据质量的优劣判断。

2、然而，采用上述人工方式检查机载异常数据时，存在检查步骤繁琐、耗时长、可靠性低、效率低的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术的目的在于提供一种机载异常数据确定方法、装置及电子设备，以解决人工方式检查机载异常数据时，检查步骤繁琐、耗时长、可靠性低及检查效率低的问题。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种机载异常数据确定方法，包括：

3、选取与目标机载数据表的自变量数量对应的目标机载数据；

4、确定目标机载数据对应的机载数据平均曲率数列以及机载数据高斯曲率数列；

5、基于选取的相对偏离参数、机载数据平均曲率数列对应的平均曲率四分位数以及平均曲率四分位距、机载数据高斯曲率数列对应的高斯曲率四分位数以及高斯曲率四分位距，分别确定平均曲率非异常值区间以及高斯曲率非异常值区间；

6、基于选取的绝对偏离参数、平均曲率非异常值区间以及高斯曲率非异常值区间，分别确定机载数据平均曲率数列对应的平均数列异常数据以及机载数据高斯曲率数列对应的高斯数列异常数据；

7、将平均数列异常数据以及高斯数列异常数据组合在一起，作为目标机载数据的异常数据。

8、可选地，确定目标机载数据对应的机载数据平均曲率数列以及机载数据高斯曲率数列，包括：确定目标机载数据对应的三维空间中的二维曲面中每个数据点的平均曲率以及高斯曲率；由所有数据点对应的平均曲率构成机载数据平均曲率矩阵；由所有数据点对应的高斯曲率构成机载数据高斯曲率矩阵；对机载数据平均曲率矩阵以及机载数据高斯曲率矩阵进行降维处理，分别获得机载数据平均曲率数列以及机载数据高斯曲率数列。

9、可选地，基于选取的相对偏离参数、机载数据平均曲率数列对应的平均曲率四分位数以及平均曲率四分位距、机载数据高斯曲率数列对应的高斯曲率四分位数以及高斯曲率四分位距，分别确定平均曲率非异常值区间以及高斯曲率非异常值区间，包括：将相对偏离参数与平均曲率四分位距的乘积确定为平均曲率偏差，将相对偏离参数与高斯曲率四分位距的乘积确定为高斯曲率偏差；将平均曲率第一四分位数与平均曲率偏差之差确定为平均曲率最小非异常值，将平均曲率第三四分位数与平均曲率偏差之和确定为平均曲率最大非异常值；将高斯曲率第一四分位数与高斯曲率偏差之差确定为高斯曲率最小非异常值，将高斯曲率第三四分位数与高斯曲率偏差之和确定为高斯曲率最大非异常值；由平均曲率最小非异常值以及平均曲率最大非异常值构成平均曲率非异常值区间，由高斯曲率最小非异常值以及高斯曲率最大非异常值构成高斯曲率非异常值区间。

10、可选地，基于选取的绝对偏离参数、平均曲率非异常值区间以及高斯曲率非异常值区间，分别确定机载数据平均曲率数列对应的平均数列异常数据以及机载数据高斯曲率数列对应的高斯数列异常数据，包括：将平均曲率处于平均曲率非异常值区间之外且绝对值大于绝对偏离参数的目标机载数据作为平均数列异常数据；将高斯曲率处于高斯曲率非异常值区间之外且绝对值大于绝对偏离参数的二次方的目标机载数据作为高斯数列异常数据。

11、可选地，在将平均数列异常数据以及高斯数列异常数据组合在一起，作为目标机载数据的异常数据之后，还包括：将平均曲率处于平均曲率非异常值区间之内，或者绝对值小于或者等于绝对偏离参数的目标机载数据作为平均数列非异常数据；将高斯曲率处于高斯曲率非异常值区间之内，或者绝对值小于或者等于绝对偏离参数的二次方的目标机载数据作为高斯数列非异常数据；将平均曲率非异常数据以及高斯曲率非异常数据的交集数据作为非异常数据。

12、可选地，在选取与目标机载数据表的自变量数量对应的目标机载数据之前，还包括：从待判别机载数据文件中获取待判别机载数据表；基于待判别机载数据表的自变量数量，确定待判别机载数据表是否符合自变量数量要求；若符合自变量数量要求，则将待判别机载数据表作为目标机载数据表。

13、可选地，确定待判别机载数据表是否符合自变量数量要求，包括：若待判别机载数据表的自变量数量为1，确定待判别机载数据表不符合自变量数量要求；若待判别机载数据表的自变量数量为2或者3，确定待判别机载数据表符合自变量数量要求。

14、可选地，选取与目标机载数据表的自变量数量对应的目标机载数据，包括：若目标机载数据表的自变量数量为2，选取目标机载数据表中第一自变量的所有取值、第二自变量的所有取值以及因变量的所有取值作为目标数据；若目标机载数据表的自变量数量为3，从三个自变量中选取一个自变量作为第三自变量，并从第三自变量的多个取值中选取一个数值作为目标变量取值，将另外两个自变量分别作为第一自变量以及第二自变量；选取目标机载数据表中的第一自变量的所有取值、第二自变量的所有取值、目标变量取值对应的因变量的所有取值作为目标数据。

15、第二方面，本技术实施例还提供了一种机载异常数据确定装置，所述装置包括：

16、数据获取模块，用于选取与目标机载数据表的自变量数量对应的目标机载数据；

17、数列确定模块，用于确定目标机载数据对应的机载数据平均曲率数列以及机载数据高斯曲率数列；

18、异常区间计算模块，用于基于选取的相对偏离参数、机载数据平均曲率数列对应的平均曲率四分位数以及平均曲率四分位距、机载数据高斯曲率数列对应的高斯曲率四分位数以及高斯曲率四分位距，分别确定平均曲率非异常值区间以及高斯曲率非异常值区间；

19、第一异常确定模块，用于基于选取的绝对偏离参数、平均曲率非异常值区间以及高斯曲率非异常值区间，分别确定机载数据平均曲率数列对应的平均数列异常数据以及机载数据高斯曲率数列对应的高斯数列异常数据；

20、第二异常确定模块，用于将平均数列异常数据以及高斯数列异常数据组合在一起，作为目标机载数据的异常数据。

21、第三方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的机载异常数据确定方法的步骤。

22、本技术实施例带来了以下有益效果：

23、本技术实施例提供的一种机载异常数据确定方法、装置及电子设备，能够自动根据目标机载数据表的自变量数量选取相应的目标机载数据，并通过计算得到目标机载数据对应平均曲率数列以及高斯曲率数列，利用不同数列的四分位数、四分位距以及选取的相对偏离参数和绝对偏离参数分别确定这两个数列中的异常数据，以此得到目标机载数据的异常数据，本技术能够从不同维度的曲率数列中自动筛选出异常数据，无需通过人工检查的方式来确定机载数据中的异常值，与现有技术中的机载异常数据确定方法相比，解决了人工方式检查机载异常数据时检查步骤繁琐、耗时长及效率低的问题，提升了大批量数据查验时的可靠性。

24、为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。