58、健康数据集挖掘与感应电机驱动预测控制技术

健康数据集挖掘与感应电机驱动预测控制技术

1. 健康数据集风险识别挖掘

在健康数据集的风险识别挖掘中，我们面临着数据异质性和大量未命名信息的挑战。为了解决这些问题，提出了一种有效的图相关半监督方法，即 SHG - Health 方法。

1.1 目标函数构建

目标函数 (J(F)) 由两部分组成：
- (J_1(F))：
- 首先给出 (J_1(F)) 的原始表达式：
[
\begin{align }
J_1(F)&=\sum_{i = 1}^{m}\sum_{j = 1}^{m}\gamma_{ij}\sum_{p = 1}^{n_i}\sum_{q = 1}^{n_j}\tilde{W} {ij,pq}\left\lVert F {ip}-Y_{ip}\right\rVert_{F}^{2}\
&=\sum_{i = 1}^{m}\sum_{j = 1}^{m}\gamma_{ij}\text{tr}\left(F_{i}^{T}\tilde{D} {ij}F {i}-2F_{i}^{T}\tilde{W} {ij}F {j}+F_{j}^{T}\tilde{D} {ji}F {i}\right)\
&=\text{tr}\left(\sum_{i = 1}^{m}\sum_{i\neq j}^{m}z_{j}\left(F_{i}^{T}\tilde{D} {ij}F {i}-2F_{i}^{T}\tilde{W} {ij}F {j}+F_