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基于聚类和拟合的QAR数据离群点检测算法
被引量：
8
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作者
杨慧
王丽婧
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第1期174-177,共4页
为解决从飞机快速存取记录器(QAR)数据中发现异常数据并预测飞机潜在故障的问题,考虑QAR数据量大、飞行参数数据值相对较为稳定的特点,提出一种适用于QAR数据的离群点检测算法。第一阶段采用K均值聚类对QAR数据流分区进行聚类生成均值...
为解决从飞机快速存取记录器(QAR)数据中发现异常数据并预测飞机潜在故障的问题,考虑QAR数据量大、飞行参数数据值相对较为稳定的特点,提出一种适用于QAR数据的离群点检测算法。第一阶段采用K均值聚类对QAR数据流分区进行聚类生成均值参考点;第二阶段采用最小二乘法对生成的均值参考点进行拟合,通过计算均值参考点到拟合飞机参数曲线的距离来判断并找出可能的离群点。实验结果表明,该算法可以准确发现飞机中的故障数据,有效解决部分飞机故障的离群点检测问题。
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关键词
飞机
时
序数
据
K均值聚类
均值参考点
最小二乘法
离群点检测
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职称材料
题名
基于聚类和拟合的QAR数据离群点检测算法
被引量：
8
1
作者
杨慧
王丽婧
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第1期174-177,共4页
基金
国家自然科学基金与中国民航联合基金项目(61179063)
国家自然科学基金项目(61301245)
文摘
为解决从飞机快速存取记录器(QAR)数据中发现异常数据并预测飞机潜在故障的问题,考虑QAR数据量大、飞行参数数据值相对较为稳定的特点,提出一种适用于QAR数据的离群点检测算法。第一阶段采用K均值聚类对QAR数据流分区进行聚类生成均值参考点;第二阶段采用最小二乘法对生成的均值参考点进行拟合,通过计算均值参考点到拟合飞机参数曲线的距离来判断并找出可能的离群点。实验结果表明,该算法可以准确发现飞机中的故障数据,有效解决部分飞机故障的离群点检测问题。
关键词
飞机
时
序数
据
K均值聚类
均值参考点
最小二乘法
离群点检测
Keywords
aircraft timing data
K-means clustering
mean reference point
least squares method
outlier detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类和拟合的QAR数据离群点检测算法
杨慧
王丽婧
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
8
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