检索结果-内蒙古大学图书馆

中文科技期刊数据库(全文版)自然科学 2025年第4期 107-110页

作者：张振勇四川煤矿安全监察局安全技术中心四川成都 610000

随着煤矿工业的迅速发展,安全工作重要性大幅度提升。如何对煤矿的监控和监控资料进行高效的处理,是防止事故发生的重要环节。本论文针对煤矿安全监控系统中存在的问题,提出了一种新的煤矿监控系统。通过深入分析煤矿安全监控数据的特征... 详细信息

随着煤矿工业的迅速发展,安全工作重要性大幅度提升。如何对煤矿的监控和监控资料进行高效的处理,是防止事故发生的重要环节。本论文针对煤矿安全监控系统中存在的问题,提出了一种新的煤矿监控系统。通过深入分析煤矿安全监控数据的特征,揭示煤矿安全监控系统在复杂环境中的特殊要求。对大数据在此方法中所起到的重要作用进行了深入的讨论,并从海量数据的深度挖掘和多源数据的融合等方面进行了深入的研究。提出了一种面向大数据的煤矿安全监控数据异常识别方法,包括数据预处理、特征提取和建模三个方面。本项目旨在通过高效的方法,提高煤矿安全监控中异常监控的精度和时效性,为保障煤矿的安全和稳定提供强有力的技术支持。

关键词：煤矿安全监控大数据分析异常检测算法

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异常检测算法分析

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计算机工程 2002年第6期28卷 5-6,32页

作者：李炎李皓钱肖鲁朱扬勇复旦大学计算机与信息技术系上海200433

介绍了异常检测的算法,如基于统计的异常检测算法,基于深度的检测算法等,并重点分析了近些年来的一些新发展,如基于距离的异常检测,基于密度的异常检测以及面向高维数据的异常检测,并比较了其优缺点。

关键词：异常检测算法分析数据挖掘聚类数据库

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基于特征层融合的高光谱图像异常检测算法研究

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遥感学报 2003年第4期7卷 304-308页

作者：李智勇匡纲要邹焕新吴昊国防科技大学电子科学与工程学院一系湖南长沙410073

介绍了一种基于特征层融合的异常检测算法。目前 ,其他的目标检测算法都需要知道有确定类别标记的样本 ,而一般的异常检测则是利用统计特征差异分割出图像中不同于背景的点。此方法减少了对先验信息的依赖 ,但是其结果存在较大虚警。提... 详细信息

介绍了一种基于特征层融合的异常检测算法。目前 ,其他的目标检测算法都需要知道有确定类别标记的样本 ,而一般的异常检测则是利用统计特征差异分割出图像中不同于背景的点。此方法减少了对先验信息的依赖 ,但是其结果存在较大虚警。提出的异常检测算法是利用低概率检测算法对高光谱数据先进行特征层融合 ,再进行分割、提取异常点 ,其结果降低了虚警和漏警。用这一方法对OMIS系统产生的数据进行了处理 ,取得了较好的结果。

关键词：高光谱图像异常检测算法特征层融合低概率检测图像处理遥感图像 OMIS 实用性模块化成像光谱仪

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基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法

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黑龙江大学自然科学学报 2012年第2期29卷 254-258,272页

作者：赵春晖尤佳李晓慧哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检... 详细信息

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。

关键词：自适应核方法正交子空间投影异常检测算法高光谱图像

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基于NIS的异常检测算法

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计算机科学 2005年第4期32卷 140-143页

作者：徐建游静陈昊刘凤玉南京理工大学计算机科学与技术系南京210094

该文根据生物免疫系统的免疫识别机理提出了一种基于NIS的异常检测算法来识别计算机系统运行的性能异常,将健康的系统状态作为“自我”,不健康的系统状态作为“非我”,多次应用阴性选择充当过滤器,并以遗传算法进化检测子,最后仿真实验... 详细信息

该文根据生物免疫系统的免疫识别机理提出了一种基于NIS的异常检测算法来识别计算机系统运行的性能异常,将健康的系统状态作为“自我”,不健康的系统状态作为“非我”,多次应用阴性选择充当过滤器,并以遗传算法进化检测子,最后仿真实验验证了算法具备较好的检测性能。

关键词：生物免疲系统 NIS 异常检测算法阴性选择遗传算法免疲识别机理免疫识别机理

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基于异常检测算法的滚动轴承性能退化评估

基于异常检测算法的滚动轴承性能退化评估

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作者：郭慧娟华东交通大学

学位级别：硕士

在工业过程中旋转机械的健康状况是保证机械设备可靠性的关键。其中轴承是旋转机械中常用的部件并且是其工作失效的主要故障源。由于轴承在运转过程中其状态会经历从正常到失效的过程,如果能够实时监测轴承的运行状态就可以预防轴承故... 详细信息

在工业过程中旋转机械的健康状况是保证机械设备可靠性的关键。其中轴承是旋转机械中常用的部件并且是其工作失效的主要故障源。由于轴承在运转过程中其状态会经历从正常到失效的过程,如果能够实时监测轴承的运行状态就可以预防轴承故障的发生,从而避免不必要的经济损失。本文采用小波包分解加自回归模型(AR)的理论和方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取,再用异常检测算法对滚动轴承的性能进行评估,具体工作内容如下:(1)针对传统的时域特征存在对特征信息的挖掘有限,监测效果不足等问题,本文对滚动轴承早期无故障数据和失效数据建立AR模型,并提取AR模型的系数和残差以及小波包分解的节点能量值作为特征向量输入到后续退化评估模型中。(2)针对基于模糊C均值(FCM)等统计距离型异常检测模型没有确定的上限值,而基于隐马尔科夫模型等的概率相似度异常检测算法又常常出现提前饱和现象,提出了一种FCM-HMM性能退化评估模型,提取特征后,把待测数据输入建立好的HMM和FCM模型中得到的退化指标P和DI作为两列输入特征,输入到建立好的FCM模型中,该融合模型集中了空间统计距离和相似度方法两者的优势,并且该模型能实现滚动轴承的性能退化评估过程;最后用EEMD和Hilbert包络解调相结合的解调分析方法,通过包络谱与轴承故障特征频率的对比来验证性评估结果的正确性。(3)为了证明FCM-HMM模型的适用性,本文用IEEE PHM2012和风力涡轮发电机(WTG)组高速轴承两组试验对此模型进行验证,结果表明FCM-HMM模型在滚动轴承的性能退化评估方面表现出明显的优势。最后将FCM-HMM模型与基于模型重构的异常检测算法相对比,体现出融合型异常检测算法的优越性。

关键词：滚动轴承故障特征提取异常检测算法性能退化评估

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基于多图谱的腹部多器官分割及异常检测算法研究

基于多图谱的腹部多器官分割及异常检测算法研究

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作者：舒敏浙江大学

学位级别：硕士

图像分割是医学图像处理与分析中的一个重要问题，准确、快速地从图像中分割出感兴趣区域，将会对后续的三维可视化及定量分析等环节有很大的帮助。由于计算机断层扫描(CT)具有较高的分辨率，能清晰地显示腹部器官的解剖结构和病变情况... 详细信息

图像分割是医学图像处理与分析中的一个重要问题，准确、快速地从图像中分割出感兴趣区域，将会对后续的三维可视化及定量分析等环节有很大的帮助。由于计算机断层扫描(CT)具有较高的分辨率，能清晰地显示腹部器官的解剖结构和病变情况，因此，对腹部CT的器官分割具有重要的临床意义。然而，人体腹部是一个复杂的系统，从CT图像中自动分割出腹部的多个器官存在较大的挑战。另外，当器官出现病变或其它异常时，器官内部的灰度分布会变得不均匀，这容易产生错误的分割。本文重点研究腹部CT中的肝脏、肾脏(左肾和右肾)和脾脏四个器官。　　本文创新性地改进了多图谱似然融合算法中的标签计算，提出了一种基于多图谱的腹部多器官分割和异常检测算法。不同于现有的算法，本文提出的算法能够对正常的腹部CT图像进行多器官分割，也能在对异常图像进行分割时检测出器官的异常区域，为病灶的准确检测、定位及后续研究奠定了基础。具体来讲，首先，我们选择正常的腹部CT平扫数据建立图谱库，并逐一与目标图像进行配准。然后，将形变后的标签图像进行多图谱融合。该方法认为，那些异常体素具有异常的灰度值，不符合其所在感兴趣区域的局部密度分布，因此在多图谱融合阶段会得到一个较低的最大后验概率值。我们可以通过设置一个阈值，将最大后验概率低于此阈值对应的那些体素认为是异常体素，它们所形成的区域即是异常区域。　　本文提出的算法在18例腹部CT数据上进行了测试，这些数据中包含正常及异常的图像。实验结果证明，我们的方法对图像的分割结果与人工分割比较吻合，肝脏、肾脏和脾脏的DSC值分别为94.9±1.7%、90.8±5.2%及90.6±2.5%;同时该方法可以通过融合过程中得到的最大后验概率图检测出器官中的异常区域，这是其它分割方法无法做到的。最后，与多图谱联合标签融合方法相比，本文方法具有更好的分割和检测性能。

关键词：计算机断层扫描多图谱似然融合腹部多器官分割异常检测算法

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一种改进的基于层次的聚类和异常检测算法及其在数据挖掘平台上的应用

一种改进的基于层次的聚类和异常检测算法及其在数据挖掘平台上的...

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作者：吴启南新疆大学

学位级别：硕士

近年来，随着各个企业、机构所拥有的数据急速膨胀，如何把这些数据转化为有用的信息和知识成为一个非常重要的研究方向——数据挖掘或知识发现。数据聚类是数据挖掘研究的一个重要课题。聚类是将数据点集合分成若干类或簇(cluster... 详细信息

近年来，随着各个企业、机构所拥有的数据急速膨胀，如何把这些数据转化为有用的信息和知识成为一个非常重要的研究方向——数据挖掘或知识发现。数据聚类是数据挖掘研究的一个重要课题。聚类是将数据点集合分成若干类或簇(cluster)，使得每个簇中的数据点之间最大程度地相似，而不同簇中的数据点最大程度地不同；从而发现人数掘集中有效的、新颖的、有用的利可以现解的模式利数据分布。聚类方法常见的有划分、层次、密度、模型和网格等。异常(outlier)检测则是数据挖掘中一个崭新的领域，用来发现“小的模式”(相对于聚类)，即数据集中显著不同于其它数据的对象，异常检测在电信利信用卡欺骗、贷款审批、气象预报、金融领域和客户分类等各种应用。基于层次方法的聚类的基本思想足：根据给定的簇间距离度量准则，构造利维护一棵由簇利子簇形成的聚类树，直至满足某个终结条件为止。根据层次分解是自底向上还是自顶向下形成，层次聚类方法可以分为凝聚的(agglomerative)和分裂的(divisive)。人多数层次聚类算法在紧密簇或球形簇结构下能够产生较好的聚类效果。但是对于任意结构的簇对象或有孤立点的情况，通常的层次聚类算法可能会导致低质量的聚类结果。其主要原因在于人多数的层次聚类算法在度量簇问距离时采用的是基于质心的策略。 [GRS98]中提出了一种新颖的基于多代表点的层次聚类方法CURE。该算法选择基于质心利基于代表对象方法之间的中间策略，它不用单个质心或簇中全部对象米代表一个簇，而是选择数据空间中定数目的只有代表性的点，这些点代表和捕捉到了簇的形状。此外，由于引入了收缩因子使代表点向簇小心“收缩”而使该算法能够较好地消除孤立点的影响，在处理孤立点上也更加健壮。本文继续了基于层次方法聚类的研究工作，把该方法用于数据聚类和异常检测，采用随机取样利划分两种方法结合，并将数据概化技术引入数据聚类和异常检测中，使之在一个实际的客户分析系统十得到了有效的应用，获得了较有价值的结果。具体来说，本文作了以下工作： ◆ 研究利探讨了当前各种聚类算法，重点研究了层次聚类算法，改进了大多数层次聚类算法不能很好地处理任意形状簇和孤立点的缺陷。 ◆ 剖析了CURE算法，改进了其在随机取样时的不足之处，并通过引入数据概化技术使之在一个实际的客户分析平台上得以实现利应用。 ◆ 研究和探讨了异常(孤立点)检测问题，分析了导致异常的某些原因，讨论了基于距离的异常检测方法，提出了利用分块来加快发现异常的速度以及初步把聚类和异常检测结合起来的思想。 ◆ 对聚类利异常检测算法中大量使用的采样技术进行了讨论，并提山了密度偏向的采样技术。改进了均匀采样技术在某些应用中的不足之处，采用这个密度偏向的采样技术比采用均匀采样技术具有更好的可扩展性和精确度。

关键词：异常检测算法数据挖掘平台层次聚类算法数据挖掘聚类方法

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异常检测算法综述

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现代计算机 2020年第30期26卷 21-26页

作者：王鑫张涛金映谷大连民族大学机电工程学院大连116605

异常检测作为机器学习常见的应用之一,旨在检测数据中的特殊点,适用于故障诊断、入侵与欺诈检测等多个领域。对异常检测进行简要的概述,其中包含异常检测解决的两大问题以及使用异常检测的标准,详细介绍与分析异常检测的类别及原理,对... 详细信息

异常检测作为机器学习常见的应用之一,旨在检测数据中的特殊点,适用于故障诊断、入侵与欺诈检测等多个领域。对异常检测进行简要的概述,其中包含异常检测解决的两大问题以及使用异常检测的标准,详细介绍与分析异常检测的类别及原理,对典型的几种异常检测算法进行优缺点分析,同时列举的典型的异常检测算法在实际中的应用,最后对异常检测算法的发展趋势进行展望。

关键词：异常检测异常检测算法发展趋势

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一种基于一类支持向量机的时序异常检测算法

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微型机与应用 2005年第1期24卷 55-57页

作者：王婉湘华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

提出一种基于一类支持向量机的时序异常检测算法。该算法通过投影相空间重构法将时序数据转换为向量,构造数据依赖的核函数来优化SVM对多噪声非线性时序数据的处理,最后用一类支持向量机进行异常检测。

关键词：异常检测算法支持向量机时序数据数据依赖 SVM 核函数投影相空间重构噪声非线性

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