检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：徐雪丽北京工业大学

学位级别：硕士

随着现代高新技术的进步，网络性能方面逐渐升级，网络内容急剧增加。同时，网络安全问题也变得越来越严峻。为保证船舶系统的稳定，确保船舶的安全航行，必须对船舶网络进行监控和管理。但是，当前市面上的一些数据监控和异常检测软件... 详细信息

随着现代高新技术的进步，网络性能方面逐渐升级，网络内容急剧增加。同时，网络安全问题也变得越来越严峻。为保证船舶系统的稳定，确保船舶的安全航行，必须对船舶网络进行监控和管理。但是，当前市面上的一些数据监控和异常检测软件对于船舶系统来说还不够完善。当船舶网络出现故障时，网络维修人员通常的做法是利用抓包软件捕获数据包。然后，维修人员再依据协议结构对数据报文进行人工逐级逐位解析，进而再分析其故障原因。然而，这种网络故障检测的做法对网络维修人员的专业性要求极高而且时间耗费较大，同时也耗费了人力。此外，常见的监控软件存在着缺乏网络数据异常检测功能或异常检测能力不够等问题。　　针对上述问题，本文对船舶数据监控系统进行了详细的分析和设计，进一步适应了船舶业务的需求，并提出了一种提高网络异常检测准确率的方法。本系统的实现以及提出的异常检测算法对船舶数据监控的快速化、信息化、便捷化的建设具有非常关键的理论研究和实际价值。本文的主要工作和创新点如下:　　(1)通过与船舶网络维修人员进行交流以及对当前存在问题分析的基础上确定了业务的逻辑需求，同时对系统的功能性以及其他方面的需求做了详细的分析和整理，进而做出了合理的方案规划，并且对系统模块进行了细致的划分和具体功能的详细设计。并根据业务逻辑的流程设计了相应的实体类、确定数据表结构。系统在设计上采用三层架构，将其划分为DAL层、BLL层和UIL层，它的突出之处是让系统结构更加分明，方便了后期的开发和扩展。　　(2)通过对常用的监控软件进行分析，制定了适合船舶系统的网络监控检测方案，本系统面向以太网网络报文，支持新型协议簇的动态配置，报文过滤和报文捕获、支持对捕获到的报文做概要解析和详细解析、支持报文数据的异常检测、支持交互式界面展示和对协议信息的动态配置等。当网络出现故障时，方便网络维修人员快速分析和定位故障原因。　　(3)本文提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机(CNN-SVM)的数据报文异常检测方法，进一步提高了网络异常检测的准确率。本方法首先将数据预处理成二维矩阵，有利于卷积神经网络从预处理数据中学习有效特征，采用支持向量机将得到的向量进行最后的分类处理。通过与GRU-Softmax、GRU-SVM等现有检测率较高的模型进行实验对比，本模型在准确率上平均提高了19.39％和12.83％，同时训练以及测试速度也都有了较大的提高。

关键词：船舶监控系统协议配置深度学习异常检测算法神经网络支持向量机

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基于温泉水化学异常检测算法的地震预测研究 ——以中国东南沿海地区为例

基于温泉水化学异常检测算法的地震预测研究 ——以中国东南沿海...

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作者：朱瑞杰吉林大学

学位级别：硕士

地震预测是尚未解决的世界性难题。大量研究显示,在诸多地震事件中均存在显著的地震前兆,是地震研究的重要领域。地震流体地球化学异常是最常见的地震前兆之一。研究表明,地震流体地球化学异常和地震事件之间存在高度的时空相关性,在地... 详细信息

地震预测是尚未解决的世界性难题。大量研究显示,在诸多地震事件中均存在显著的地震前兆,是地震研究的重要领域。地震流体地球化学异常是最常见的地震前兆之一。研究表明,地震流体地球化学异常和地震事件之间存在高度的时空相关性,在地震预测中存在巨大潜力。然而,在目前研究中,多采用传统的统计分析方法,对地震流体地球化学异常进行人工判别,存在工作量大、效率低、准确率差等问题,预报效果往往不能满足实际需要。近年来,随着地震流体监测工作的不断开展,积累了海量的监测数据,为开展机器学习研究,建立更高效的数据处理和地震预测方法提供了基础。因此,基于机器学习建立适用于地震流体地球化学的地震预测模型,并应用于地震预测研究,对于理解地震前兆发生机制,改进地震预报方法、提高地震预测效率和地震预测准确率完善地震流体地球化学监测方案,具有重要的理论意义和实际应用价值。为此,本研究以中国东南沿海活动构造区为研究区,基于温泉水化学的长期监测数据,采用机器学习算法开展温泉水文地球化学异常检测研究,建立了地震预测模型,并测试了各算法的预测性能,分析了影响模型预测表现的各种因素。主要研究成果包括:（1）基于温泉水化学长期监测,获取了六处典型温泉的水文地球化学特征,并估算了热储温度和热水循环深度。结果表明,温泉水普遍存在不同水体之间的混合作用。其中,港尾温泉和汕头温泉中存在海水混入,水化学类型分别为Cl-Na·Ca和Cl-Na;塔兜温泉、龙门温泉、汰内温泉和贵安温泉存在浅层地下水的混入,贵安温泉水化学类型为SO4-HCO3·Na,其它为HCO3-SO4·Na。温泉热储温度约为66.5-130℃,热水循环深度约为3-7 km,属中低温对流型地热系统。（2）基于异常检测算法构建了地震预测模型。本研究从原始监测数据中筛选出16种水化学特征建立数据集,选择8种异常检测算法建立不同的地震预测模型,设定异常检测比和地震响应时间阈值两个关键参数,实现了对研究区内5级及5级以上地震事件发生时间的自动预测,在减少人工评判工作量的同时,获得了较好的预测精度,对于30天内发生的地震,报准率最高可达76%。（3）评估了传统方法和机器学习算法在地震预测中的表现,确定了算法的适用性。使用中国地震台网发布的地震目录数据对预测结果进行了验证,采取报准率、误报率和R值三个地震评价指标,测试各算法的地震预测表现。结果表明,目前研究中广泛使用的箱线图法和高斯分布模型预测表现相对较差,直方图算法和二者表现大致相当,自编码器算法和高斯混合模型表现稍好,孤立森林、局部异常因子和Prophet算法预测表现最好。机器学习算法地震预测表现整体上优于传统方法。（4）分析了影响模型预测表现的因素,为数据预处理、地震监测点位优化、监测指标选取和地震响应时间阈值的设定提供依据。在建立地震预测数据集时是加入时间维度,可有效提升模型预测表现。不同温泉因地质条件和水文地球化学特征差异,对地震响应不同,温泉与特征离子的预测表现也不同。研究区内温泉对地震活动区的地震响应时间大致为35-40天。

关键词：地震预测地震前兆温泉水文地球化学机器学习异常检测算法

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异常检测算法在计算机取证中的应用

异常检测算法在计算机取证中的应用

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第十七届全国信息保密学术会议

作者：池亚平杨延军方勇北京电子科技学院北京 100070 西安电子科技大学西安 710071

在计算机取证中,一个特定事件的产生时间是非常重要的参数。本文把异常检测算法用于动态时间戳分析中,将文件的产生时间与真实时间作对比分析,最终获得文件产生所对应的真实时间范围,为计算机取证提供可靠时间证据。

关键词：计算机取证时间戳分析异常检测算法

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异常检测算法在工业传感器数据中的应用研究

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信息与电脑 2024年第5期36卷 22-24页

作者：陈亚辉石河子大学新疆石河子832003

为评估异常检测算法应用效果,文章运用无线温振传感器VA330在工业环境中收集设备运行状态数据,评估异常检测算法在识别异常数据点方面的性能指标。结果表明,异常检测算法在处理具有明显分布特征的数据时表现优异,特别是在减速箱数据中,... 详细信息

为评估异常检测算法应用效果,文章运用无线温振传感器VA330在工业环境中收集设备运行状态数据,评估异常检测算法在识别异常数据点方面的性能指标。结果表明,异常检测算法在处理具有明显分布特征的数据时表现优异,特别是在减速箱数据中,该算法推断出可能存在的齿轮和联轴器对中不良问题,以适应现有的工业应用场景。

关键词：异常检测算法工业传感器技术应用

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基于注意力变分自编码器的时序异常检测算法

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设备管理与维修 2024年第4期 28-31页

作者：陈述团诸城市交通运输局山东潍坊262200

基于时间序列的异常检测对于多领域的应用场景至关重要,目的是从时间序列的样本分布中识别出异常样本,设计该识别算法的根本挑战是学习一个能有效区分异常的表示。提出一种基于注意力变分自编码器的无监督时间序列异常检测算法,编码器... 详细信息

基于时间序列的异常检测对于多领域的应用场景至关重要,目的是从时间序列的样本分布中识别出异常样本,设计该识别算法的根本挑战是学习一个能有效区分异常的表示。提出一种基于注意力变分自编码器的无监督时间序列异常检测算法,编码器采用卷积与自注意力机制进行特征提取、采用对称结构进行特征重建,通过隔离状态的数据集来计算重建损失从而确定异常阈值。通过与现有5种方法的对比实验表明,该方法在Precision、Recall和F1-score三个指标上均有提升,有效提升时间序列无监督异常检测的准确率。

关键词：自注意力机制卷积变分自编码器时间序列异常检测算法

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基于深度学习的SCADA系统异常检测算法研究

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信息技术与信息化 2024年第8期 9-12页

作者：杨丽莉闽南理工学院信息管理学院福建石狮362700

随着现代工业的发展和网络技术的进步,SCADA(supervisory control and data acquisition)系统面临日益增多的安全威胁,如网络攻击、系统漏洞和设备故障等。传统的异常检测方法已难以满足复杂多变的异常事件检测需求。因此,提出基于深度... 详细信息

随着现代工业的发展和网络技术的进步,SCADA(supervisory control and data acquisition)系统面临日益增多的安全威胁,如网络攻击、系统漏洞和设备故障等。传统的异常检测方法已难以满足复杂多变的异常事件检测需求。因此,提出基于深度学习SCADA系统异常检算法。通过深入分析SCADA系统的数据特点,设计了一个基于长短期记忆网络(LSTM)的深度学习模型,以捕捉数据中的复杂时序依赖关系,并实现异常事件的快速、准确检测。算法设计的步骤包括数据预处理、特征提取、模型选择与构建以及算法流程等,并通过一个具体的电力负荷数据集进行了实验验证。实验结果表明,所提出的基于深度学习的异常检测算法在SCADA系统异常检测领域具有显著的优势,为SCADA系统的安全和稳定运行提供了有力的技术保障。

关键词：深度学习 SCADA系统异常检测算法

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基于Isolation Forest和Random Forest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法

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计算机与现代化 2020年第3期 99-102,126页

作者：杨永娇肖建毅赵创业周开东广东电网有限责任公司信息中心广东广州510080

智能电网的信息系统是保障电力行业正常运行的基础,而智能电网中各种时间序列数据的分析结果是衡量信息系统稳定运行的重要依据。传统的时间序列数据异常检测算法很难同时兼顾准确性和实时性。本文引入基于Isolation Forest和Random For... 详细信息

智能电网的信息系统是保障电力行业正常运行的基础,而智能电网中各种时间序列数据的分析结果是衡量信息系统稳定运行的重要依据。传统的时间序列数据异常检测算法很难同时兼顾准确性和实时性。本文引入基于Isolation Forest和Random Forest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法,结合无监督学习算法和有监督学习算法的优点,实现机器自动标注和自动学习阈值,人工标注少量特征值,从一定程度上提高了时间序列数据异常检查准确性和实时性,可以满足智能电网时间序列数据异常检测需求,从而达到提升智能电网信息安全的目的。

关键词： Isolation Forest算法 Random Forest算法异常检测算法时间序列数据智能电网

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异常检测算法的配置方法、装置、电子设备和存储介质

异常检测算法的配置方法、装置、电子设备和存储介质

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作者：于禾王琪郑智鹏田德钰张海涛周文晶李虎宋振国张见平张宇乐 100016 北京市朝阳区酒仙桥东路1号

本申请提供了异常检测算法的配置方法、装置、电子设备和存储介质，该异常检测算法的配置方法用于在汽车生产线的预测性维护中配置设备的异常检测算法，该异常检测算法的配置方法包括：获取设备的运行数据；根据运行数据确定设备的变量... 详细信息

标准号: CN113703401B

本申请提供了异常检测算法的配置方法、装置、电子设备和存储介质，该异常检测算法的配置方法用于在汽车生产线的预测性维护中配置设备的异常检测算法，该异常检测算法的配置方法包括：获取设备的运行数据；根据运行数据确定设备的变量信息，其中，变量信息从运行数据中直接获取，或者通过对运行数据进行处理而获得；将变量信息输入异常检测算法，获得异常检测算法输出的异常检测结果；根据异常检测结果，判断异常检测算法检测出的设备出现异常的频率是否稳定；若异常检测算法检测出的设备出现异常的频率不稳定，则对异常检测算法的参数进行调整。本方案能够降低汽车生产线的预测性维护的成本。

关键词：异常检测算法运行数据变量信息汽车生产线预测性维护异常检测配置存储介质电子设备获取设备检测算法配置设备输入异常直接获取检测输出申请

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异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质

异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质

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作者：孙奉海 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本申请公开了一种异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域及数字医疗领域，其中，方法包括：响应于异常检测算法的选择请求，获取选择请求中包括的多个异常检测算法和实际数据集；根据实际数据集，生成理论... 详细信息

标准号: CN116738350A

本申请公开了一种异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域及数字医疗领域，其中，方法包括：响应于异常检测算法的选择请求，获取选择请求中包括的多个异常检测算法和实际数据集；根据实际数据集，生成理论数据集；根据多个异常检测算法、实际数据集和理论数据集，生成多个第一拟合度和多个第二拟合度；根据多个第一拟合度和多个第二拟合度，在多个异常检测算法中，确定目标异常检测算法。基于待监控数据的数据分布特征对多个异常检测算法进行评估，选择准确率较高的算法作为最终异常检测算法，使得最终异常检测算法与待监控数据的适配度最高，以提高异常检测算法检测异常数据的准确性。

关键词：异常检测算法实际数据监控数据理论数据选择请求数据处理领域数据分布特征存储介质电子设备数字医疗异常数据适配度准确率算法检测评估响应申请

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基于复制粘贴的异常检测算法

基于复制粘贴的异常检测算法

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作者：齐志泉徐睿婕 100089 北京市海淀区紫竹院路81号院3号楼2层207-25

本发明公开了基于复制粘贴的异常检测算法，包括数据准备、特征抽取及重构、基于复制粘贴模式训练与异常评分四个阶段。本发明提出一种新型训练模式：原图→复制粘贴后的异常→网络→重构图；对以往的重构函数进一步升级，原有的损失函... 详细信息

标准号: CN113778719A

本发明公开了基于复制粘贴的异常检测算法，包括数据准备、特征抽取及重构、基于复制粘贴模式训练与异常评分四个阶段。本发明提出一种新型训练模式：原图→复制粘贴后的异常→网络→重构图；对以往的重构函数进一步升级，原有的损失函数仅包含L2损失，提出的新重构损失函数通过引入SSIM函数，促使网络从亮度、对比度和结构多维度比较原图和重构图的相似程度；现有技术均是基于训练集无异常数据的背景下提出，这意味以往的的技术都会存在缺乏先验信息的缺点，而复制粘贴学习可以弥补这一缺点。首先，利用复制粘贴学习模式可以实现数据增广，弥补以往技术中异常数据稀缺的不足还改善传统像素级重建模型中常见的重构误差失灵问题。

关键词：粘贴重构复制损失函数异常检测算法模式训练数据准备特征抽取先验信息相似程度学习模式训练模式异常数据多维度像素级训练集原有的失灵网络引入重建升级学习

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