辽宁省自然科学基金(201202226)
- 作品数:3 被引量:61H指数:3
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- 相关机构:中国科学院中国科学院大学东北大学更多>>
- 发文基金:辽宁省自然科学基金国家科技支撑计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进模糊聚类的同构多传感器在线数据融合方法被引量:9
- 2015年
- 针对同构多传感器系统在无先验知识、无系统模型条件下对同一未知目标进行在线测量过程中的数据融合问题,提出一种基于改进模糊聚类的同构多传感器在线融合方法.该方法采用引入噪声类的鲁棒模糊聚类方法分析同时刻多源数据,避免了传统模糊聚类融合方法中对聚类数设定的依赖,同时有效去除系统偏移较大的数据源和异常信号对融合结果的不良影响;通过引入隶属度函数影响因子,增加历史融合结果对当前融合的指导.仿真实验进一步验证所提方法在融合精度和计算实时性方面的优势.
- 苏卫星朱云龙刘芳马连博
- 关键词:模糊C均值聚类多传感器数据融合
- 时间序列异常点及突变点的检测算法被引量:29
- 2014年
- 针对传统突变点检测算法具有大延时的问题以及实际数据中同时含有突变点、异常点的实际情况,提出一种基于小波变换有效分数向量的异常点、突变点检测算法.该方法通过引入有效分数向量作为检测统计量,有效避免了传统检测统计量随着数据增多而无限增大的缺点;提出利用小波分析统计量的办法,有效地克服了传统突变点检测算法中存在大延时的缺陷;利用李氏指数及小波变换的关系,实现了在一个检测框架内同时在线检测异常点以及突变点,使得该检测算法更符合突变点及异常点同时存在的实际情况.仿真实验和性能比较结果证明了提出的异常点、突变点检测算法具有一定的有效性和实用性.
- 苏卫星朱云龙刘芳胡琨元
- 关键词:异常点小波变换时间序列
- 基于模型的过程工业时间序列异常值检测方法被引量:23
- 2012年
- 时间序列异常点检测是时间序列挖掘研究领域的重要内容和基础工作。为满足过程工业中控制系统大数据量时间序列异常值检测需求,提出了一种计算简单快速的基于边缘化后验比检验的异常值在线检测方法。该方法将基于"偏差"的检测思想与统计学理论相结合,首先利用基于数据的鲁棒建模方法对待检测数据进行拟合并得到拟合残差,然后利用统计学知识分析拟合残差以最终确定数据的异常情况。为了实现算法的在线检测要求,引进了两窗口结构并对其加以改进;通过合理的选取先验分布以及对未知参数进行边缘化处理的方式,有效地减少了算法中的参数个数,提高了算法的可用性。仿真实验可以证明所提出的时间序列异常值在线检测算法具有很好的检测准确性和一定的实用性。
- 苏卫星朱云龙胡琨元刘芳
- 关键词:时间序列自回归模型