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基于物联网的供水管网智慧运维系统设计 被引量:8
1
作者 陈彬 朱臻涛 张翔 《现代信息科技》 2020年第10期171-175,共5页
目前大多数城市的供水管网系统运维水平低,由此造成的水资源浪费严重。文章基于物联网技术和云计算技术对城市供水管网智慧运维系统进行设计,该系统以LPWAN构建无线传感物联网架构,研究了泵房数据采集、管网流量监测点与压力检测点的设... 目前大多数城市的供水管网系统运维水平低,由此造成的水资源浪费严重。文章基于物联网技术和云计算技术对城市供水管网智慧运维系统进行设计,该系统以LPWAN构建无线传感物联网架构,研究了泵房数据采集、管网流量监测点与压力检测点的设置方法,以云计算技术构建全分布式、可弹性扩展数据处理平台,提出以异常点检测算法对管网漏损进行监测,从而节约水资源,提高管网运行效率,实现供水设备与供水管网的智慧运维。 展开更多
关键词 供水管网 物联网 异常点检测 智慧运维
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基于S-HOG的遥感图像舰船目标检测 被引量:4
2
作者 丁荣莉 李杰 +2 位作者 张曼 刘艳丽 伍伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期248-252,共5页
随着高分辨率卫星遥感成像技术的不断发展,可见光遥感图像舰船目标检测成为热门课题,其在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义。针对遥感图像中的舰船检测易受云雾、波浪、岛屿等因素... 随着高分辨率卫星遥感成像技术的不断发展,可见光遥感图像舰船目标检测成为热门课题,其在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义。针对遥感图像中的舰船检测易受云雾、波浪、岛屿等因素干扰导致虚警率高的问题,提出了基于舰船方向梯度直方图(Ship Histagram of Oriented Gradient,S-HOG)特征的舰船鉴别算法。首先利用异常点检测提取目标候选区域得到可疑目标切片,然后统计其S-HOG特征剔除虚警,从而有效提取真正的舰船目标。实验结果表明,所提算法能在保证高检测率的同时显著降低虚警率,抗干扰能力强,鲁棒性高。 展开更多
关键词 遥感图像 舰船检测 异常点检测 感兴趣区域 舰船方向梯度直方图
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面向多维数据的异常点检测模型设计
3
作者 马勇 杨敏 朱琳 《网络安全与数据治理》 2023年第7期85-90,共6页
为了在大数据环境下快速、精准地挖掘异常点,保障网络安全,提出了一种面向多维数据的异常点检测模型设计方案。该方案利用长短期记忆网络(LSTM)存储任意时间段的多维数据,并使用图卷积网络提取完整数据结构,同时加入惩罚参数和均方误差... 为了在大数据环境下快速、精准地挖掘异常点,保障网络安全,提出了一种面向多维数据的异常点检测模型设计方案。该方案利用长短期记忆网络(LSTM)存储任意时间段的多维数据,并使用图卷积网络提取完整数据结构,同时加入惩罚参数和均方误差来缩小异常点出现范围。此外,还利用编码器和解码器构建变分自编码器函数模型,使其能够解读正常数据子特征,并通过编码重建损失函数来计算数据异常度量,从而实现异常点检测。经过实验验证,该方法表现出较高的检测正确率和运行效率,具有极高的应用价值。 展开更多
关键词 编码损失函数 变分自编码器 异常点检测 长短期记忆网络 多维数据
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基于位置信息的老人异常状态检测技术研究 被引量:3
4
作者 王长清 冯惠粉 丰明奎 《现代电子技术》 北大核心 2019年第16期182-186,共5页
传统居家养老模式中,对独居老人的日常生活健康状况的监测及室内活动的异常行为检测,依赖于各种可穿戴传感器设备,易给老人造成行动不便和隐私问题。为此,提出一种基于位置信息的老人异常状态检测方法。该方法根据蓝牙信号的信号强度指... 传统居家养老模式中,对独居老人的日常生活健康状况的监测及室内活动的异常行为检测,依赖于各种可穿戴传感器设备,易给老人造成行动不便和隐私问题。为此,提出一种基于位置信息的老人异常状态检测方法。该方法根据蓝牙信号的信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)测距定位,获得老人当前位置,由交互式多模型的卡尔曼滤波方法实现老人在室内的移动轨迹跟踪;对老人在室内移动轨迹进行生理监测,而对老人突发异常状态,通过设置不同室内空间区域的时间阈值,以停留点检测方式进行判断。实验结果表明,该方法简单易于实现,且对于独居老人的日常监护方法优于传统可穿戴传感器设备。 展开更多
关键词 独居老人 异常状态检测 低功耗蓝牙技术 异常状态判断 轨迹跟踪 生理监测 停留点检测
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多链路即时通信中交互数据异常点检测仿真 被引量:3
5
作者 赵磊 《计算机仿真》 北大核心 2019年第11期445-448,共4页
为了提高多链路即时通信网络的可靠性,需要对通信中交互数据异常点进行检测。针对传统的多链路即时交互数据异常点检测中,普遍存在着检测准确率较低、完成时间过长、成本消耗较大等问题,提出多链路即时通信中交互数据异常点检测方法。... 为了提高多链路即时通信网络的可靠性,需要对通信中交互数据异常点进行检测。针对传统的多链路即时交互数据异常点检测中,普遍存在着检测准确率较低、完成时间过长、成本消耗较大等问题,提出多链路即时通信中交互数据异常点检测方法。仅考虑时间序列变换特征,将K-均值聚类和粒子群优化算法相结合对交互异常数据进行聚类,取得聚类目标函数,利用粒子群对其进行求解,得到交互异常数据偏差函数,对多链路即时通信中的异常数据进行偏差统计,确定多链路即时通信中交互数据异常点,实现异常点的检测。实验结果表明,所提方法检测准确率较高、完成时间较短、成本消耗较低,具有一定的应用前景。 展开更多
关键词 多链路 即时通信 交互数据 异常点检测
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基于异常点检测和改进kNN算法的台户关系辨识方法研究 被引量:2
6
作者 余妍 孟婕 +1 位作者 陈溪 胡伟 《电气自动化》 2020年第6期35-37,共3页
台户关系识别是电网公司实现营配贯通的基础。为此,提出一种基于异常点检测和改进kNN算法的台户关系辨识方法。首先,利用局部异常因子算法剔除不属于待辨识台区的用户,保证待辨识台区和用户具备映射关系。然后,对传统的kNN算法进行改进... 台户关系识别是电网公司实现营配贯通的基础。为此,提出一种基于异常点检测和改进kNN算法的台户关系辨识方法。首先,利用局部异常因子算法剔除不属于待辨识台区的用户,保证待辨识台区和用户具备映射关系。然后,对传统的kNN算法进行改进,避免k值选取带来的过拟合或训练误差较大等缺陷,提升算法的准确性和鲁棒性,最终实现台区用户的有效辨识。算例分析表明,所提的台区用户辨识方法能够准确有效识别台户关系,且更适合实际辨识工况。 展开更多
关键词 台户关系 异常点检测 局部异常因子 改进KNN算法 相关系数
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带不等式约束的线性回归模型中单个异常点的检验和影响度量
7
作者 陈振华 徐新丽 程旭华 《重庆工学院学报(自然科学版)》 2009年第3期105-108,共4页
对带不等式约束的线性回归模型进行了异常点检验,通过数据删除模型找出一个数据点是否为异常点的度量依据,并且给出了单个数据点的影响度量.
关键词 数据删除 异常点检测 数据点影响度量
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Abnormal driving behavior identification based on direction and position offsets
8
作者 张小瑞 Sun Wei +2 位作者 Xu Ziqian Yang Cuifang Liu Xinzhu 《High Technology Letters》 EI CAS 2018年第1期19-26,共8页
Abnormal driving behavior identification( ADBI) has become a research hotspot because of its significance in driver assistance systems. However,current methods still have some limitations in terms of accuracy and reli... Abnormal driving behavior identification( ADBI) has become a research hotspot because of its significance in driver assistance systems. However,current methods still have some limitations in terms of accuracy and reliability under severe traffic scenes. This paper proposes a new ADBI method based on direction and position offsets,where a two-factor identification strategy is proposed to improve the accuracy and reliability of ADBI. Self-adaptive edge detection based on Sobel operator is used to extract edge information of lanes. In order to enhance the efficiency and reliability of lane detection,an improved lane detection algorithm is proposed,where a Hough transform based on local search scope is employed to quickly detect the lane,and a validation scheme based on priori information is proposed to further verify the detected lane. Experimental results under various complex road conditions demonstrate the validity of the proposed ADBI. 展开更多
关键词 abnormal driving behavior identification(ADBI) lane detection vanishing point detection improved Hough transform
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基于SVM的新能源公交车运营里程核查方法
9
作者 张文华 张志俊 《计算机与现代化》 2020年第5期39-43,共5页
新能源公交车运营里程核查是新能源公交车补贴申报工作的重要环节,核查申报数据存在工作量大,效率低等问题。本文对申报数据进行描述性分析和单因素方差分析,得出车长与车辆年运营里程有关系。基于此,利用线性SVM算法对运营里程申报数... 新能源公交车运营里程核查是新能源公交车补贴申报工作的重要环节,核查申报数据存在工作量大,效率低等问题。本文对申报数据进行描述性分析和单因素方差分析,得出车长与车辆年运营里程有关系。基于此,利用线性SVM算法对运营里程申报数据进行有监督分类,采用线性核函数,通过训练SVM,选择合适惩罚参数C,构建最优SVM,从而识别出可疑的值。结果表明,线性SVM算法能够更有效地检测出年运营里程可疑的车辆,为新能源公交车运营里程核查工作提供参考依据。 展开更多
关键词 新能源公交车运营里程核查 异常点检测 支持向量机 线性核函数
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局部异常点检测算法的电能表高压泄露计量
10
作者 汤野 程文玉 +1 位作者 王晨 尚莹 《信息技术》 2021年第11期137-142,共6页
针对传统高压计量泄露异常点检测算法实时性差、计算量大、内存开销大等问题,提出一种新型的解决方案。该方案基于大数据平台的高压计量异常点检测系统,采用了基于ADE7953电能计量芯片的新型智能电能表进行采样,系统中的核心为基于自动... 针对传统高压计量泄露异常点检测算法实时性差、计算量大、内存开销大等问题,提出一种新型的解决方案。该方案基于大数据平台的高压计量异常点检测系统,采用了基于ADE7953电能计量芯片的新型智能电能表进行采样,系统中的核心为基于自动编码器与孤立森林的局部异常点检测算法模型。在对高压计量数据进行特征提取后,根据特征空间重构,挖掘出潜藏的异常点波动特征信息,通过计算孤立森林上数据点到根节点的距离,得出异常指数函数。实验表明,该研究局部异常点检测模型的F1综合指标达到93.16%,精准率达到99.37%,整体性能较好。 展开更多
关键词 高压计量 电能表 异常点检测 自动编码器 孤立森林
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高维大数据流连续异常点检测方法仿真 被引量:8
11
作者 武丽芬 罗永莲 王秀华 《计算机仿真》 北大核心 2018年第10期462-466,共5页
现行异常点检测方法多是运用单窗口聚类检测,难以实时检测连续数据流中的异常点,易产生异常点误判,查准率和查全率较低。针对上述问题,提出基于多窗口机制的高维大数据流连续异常点检测方法。运用时间序列和滑动窗口对高维的在线监测连... 现行异常点检测方法多是运用单窗口聚类检测,难以实时检测连续数据流中的异常点,易产生异常点误判,查准率和查全率较低。针对上述问题,提出基于多窗口机制的高维大数据流连续异常点检测方法。运用时间序列和滑动窗口对高维的在线监测连续数据流进行筛选,对筛选后的候选异常数据添加时间和类型标签,采用K-means聚类方法对带有时间标签候选异常数据集进行首次聚类检测,获得潜在异常点集合。采用近似度机制对正常点簇进行归属查找,排除异常误判,利用局部密度机制对首次聚类检测获得的异常点进行归类,再次精确排除可能的正常数据点。采用时间权值统计多个滑动窗口的检测结果获得最终异常数据点集合。实验结果表明,所提方法相比当前异常点检测方法,有效提高了连续数据流异常点的查准率和查全率,降低了误报率。 展开更多
关键词 大数据流 连续异常点 异常点检测方法
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基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别 被引量:3
12
作者 张逸 姚文旭 +1 位作者 邵振国 张良羽 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期180-189,共10页
针对目前污染企业环保工况异常监测实施困难、识别误差大、结果易被篡改等问题,提出了一种基于电能质量监测数据的环保异常工况识别方法。区别于对每个设备安装分表进行用电监测的现有方案,使用企业设备公共用电入口处非侵入式负荷监测... 针对目前污染企业环保工况异常监测实施困难、识别误差大、结果易被篡改等问题,提出了一种基于电能质量监测数据的环保异常工况识别方法。区别于对每个设备安装分表进行用电监测的现有方案,使用企业设备公共用电入口处非侵入式负荷监测所得的多维电能质量数据进行工况分类模型训练,实现异常工况识别。首先,对表征生产情况的特征数据进行时序变点检测与聚类计算,实现企业生产工况的划分;然后,结合环保设备运行情况得到用于分类的环保工况类别;进而,采用Stacking集成学习模型对环保相关的工况场景进行分类学习;最后,利用所训练的分类模型识别出企业存在的环保异常工况。利用仿真测试数据与实际企业数据验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 环保工况 电能质量 监测数据 非侵入式负荷监测 异常工况识别 环保监测 突变点检测 工况分类 Stacking模型
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基于检定数据自相关性的低压智能电能表局部异常点检测方法 被引量:1
13
作者 李佳莹 杨娴 +2 位作者 王丕适 黄雪玫 黄开来 《机械与电子》 2023年第9期22-26,共5页
低压电能表在运行过程中,若不能及时找出局部异常点故障,会直接影响智能电网的电力传输质量。为保证低压电能表的安全运行,提出基于检定数据自相关性的低压智能电能表局部异常点检测方法。该方法首先对电能表内部结构展开具体分析,获取... 低压电能表在运行过程中,若不能及时找出局部异常点故障,会直接影响智能电网的电力传输质量。为保证低压电能表的安全运行,提出基于检定数据自相关性的低压智能电能表局部异常点检测方法。该方法首先对电能表内部结构展开具体分析,获取电能表运行影响因素,并基于分析结构,结合检定自相关函数实施电能表数据的去噪处理;通过对低压智能电能表状态特征值的提取,利用BP AdaBoost复合神经网络建立电能表的局部异常点检测模型,将获取的特征值输入模型中,根据模型输出实现低压智能电能表局部异常点的精准检测。实验结果表明,利用该方法开展低压智能电能表局部异常点检测时,可靠性高,检测效果好。 展开更多
关键词 检定自相关函数 低压智能电能表 局部异常点检测 BP AdaBoost复合神经网络 数据去噪
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云对等网络在线异常点零跳搜索检测算法
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作者 武海艳 《科技通报》 北大核心 2014年第8期197-199,共3页
在云对等网络中在线异常点的实时搜索和准确检测关系云对等网络的稳定和安全,由于云对等网络的在现异常点检测受到大量对等合法数据的干扰,网络波动幅度不大,检测困难。提出一种基于密度部分存储优化的云对等网络在线异常点检测算法,通... 在云对等网络中在线异常点的实时搜索和准确检测关系云对等网络的稳定和安全,由于云对等网络的在现异常点检测受到大量对等合法数据的干扰,网络波动幅度不大,检测困难。提出一种基于密度部分存储优化的云对等网络在线异常点检测算法,通过计算局部节点数据的在线时间复杂度实现对路由交换数据序列的初始特征和先验信息的预估计,适当增大存储空间开销来换取时间效率,实现零跳搜索和对异常点的准确检测。研究结果表明,采用该算法进行云对等网络的异常点检测,检测准确率大幅提高,执行开销降低,保证了对云对等网络安全性,提高了动态监测能力。 展开更多
关键词 云对等网络 异常点 检测 网络波动
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