Results 1 to 10 of about 23,367 (118)
Kongjian kexue xuebao, 2023 随着卫星系统复杂程度的日益增加，综合分析卫星多元参数之间的相关性异常对于卫星安全运行和空间任务的正确执行具有重要意义。利用某卫星工程参数数据，基于符号聚合近似算法（SAX），研究卫星多元工程参数的异常检测问题，解决了当前异常检测方法中多元参数融合时不考虑上下文信息造成信息丢失的问题，实现多元参数有效融合，形成一种优化的基于快速动态时间规整算法（Fast-DTW）的异常检测算法。研究结果表明，模型在某卫星电源子系统的异常检测过程中，recall，precision和F1 score分别为0.947，0 ...
宋 华婷, 刘 玉荣
doaj +1 more source
Guangtongxin yanjiu, 2020 软件定义光网络（SDON）中,控制平面可能遭遇入侵威胁从而对网络的稳定可靠服务供给造成影响。文章针对SDON集中控制平面安全问题提出了一种基于机器学习的入侵检测策略,采用孤立森林算法来检测点异常,采用指数权重移动平均（EWMA）算法来检测序列异常。理论分析和仿真实验结果表明,所提的基于机器学习的SDON检测技术能够实现90%点异常检测准确率和85%序列异常检测准确率。
朱嘉豪 +5 more
doaj
Kongjian kexue xuebao, 2023 对卫星在轨状态进行实时监测和异常检测，有利于保障卫星安全稳定运行。为解决在利用聚类分析检测卫星异常过程中，通过网格搜索选择最佳聚类超参数时精细度差、效率低的问题，本文将聚类超参数选择转化为单目标优化问题，并基于智能优化算法的启发式搜索能力，提出了超参数自适应优化的聚类算法UMOEAsII_BIRCH。为验证自适应搜索的有效性，在卫星遥测数据集和公开数据集上进行了测试。以网格搜索为基准，分别选取基于划分、基于密度和基于层次的聚类算法，对比自适应搜索和网格搜索两种方式下，异常检测的F1 ...
赵 玉炜, 苏 举
doaj +1 more source
四川大学学报. 自然科学版, 2012 基于机器学习的网络异常检测方法是入侵检测领域的重要研究内容.传统的机器学习方法需要大量的已标记样本对分类器进行训练,然而已标记样本通常较难获取,导致分类器训练困难;此外单分类器训练面临难以消除的分类偏向性和检测孔洞.针对上述问题,本文提出了一种基于多分类器协同训练的异常检测方法MCAD,该方法利用少量的已标记样本和大量的未标记样本对多个分类器进行协同训练,以减少分类的偏向性和检测孔洞.对比实验采用经典的网络异常检测数据集KDD CUP99对MCAD的异常检测性能进行验证。实验结果表明 ...
杨弢, 陈文
doaj
Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2022 目的探讨非免疫性胎儿水肿（NIHF）的超声特征及病因学分布情况。方法纳入2012年12月至2019年1月就诊于中山大学附属第一医院产前超声诊断为NIHF病例232例，回顾性分析其超声特征及病因学分布情况。结果① NIHF最常见于TTTS Ⅳ期（50/232，21.55%）；最常见超声水肿的部位为皮肤水肿（159/232，68.53%）；最常合并的畸形为心血管系统异常（15/232，6.47%）。NIHF的活产率为31.47%。② 185例行产前遗传学检测的病例中，异常检出率40.54%（75/185 ...
刘权瑞 +5 more
doaj
Gaoya dianqi, 2018 介绍了一起220 kV GIS设备出线管母发热异常的分析处理过程。通过对红外测温、局放特高频检测、局放超声波检测、SF6成分检测等结果的分析,认为触头接触不良是导致发热异常的主要原因。经解体检查,发现导电杆与触指间存在明显刮痕,出线管母安装工艺不良导致电流不能均匀流过触指,从而引起发热异常。该起案例表明仅仅通过传统的回路电阻测试并不一定能有效发现接触不良缺陷,需结合其他检测手段进行综合评估。该次GIS设备异常的处理经验,为今后类似异常的处理分析提供借鉴与参考。
何良 +5 more
doaj
Gaoya dianqi, 2013 基于对多种检测技术应用特点的分析,提出一种有无异常的快速巡检、电检测确认异常及部位、辅助检测分析印证异常的三步序综合判断GIS中局部放电缺陷的诊断策略。针对一起110 kV GIS的绝缘缺陷,遵循综合检测策略,进行了测试分析。测试结果验证了该综合诊断策略的有效性,为准确判断运行中的GIS绝缘缺陷提供了一种新的诊断策略。
王科
doaj
Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2019 【目的】探讨染色体微阵列分析技术（CMA）在全基因组水平分析持续性左上腔静脉（PLSVC）胎儿遗传性病因的临床应用价值。【方法】2014年1月至2016年12月在中山大学附属第一医院行胎儿系统超声筛查提示持续性左上腔静脉且在我院产前诊断中心接受常规染色体核型分析和CMA检测的81例胎儿纳入研究，比较持续性左上腔静脉胎儿核型分析和CMA检测染色体异常的检出率差异。根据是否合并其他超声异常，分为单纯组及合并异常组，比较单纯组与合并异常组染色体异常检出率差异。【结果】核型分析的异常率为18.5%（15/81），
杜柳 +5 more
doaj
Gaoya dianqi, 2023 油中溶解气体分析是电力变压器常用的状态检测手段，在变压器运行与维护中发挥了显著作用，但因现有油中溶解气体在线监测系统可靠性问题及现场干扰，监测数据中充斥着大量的伪数据及错数据，易引起误判。针对此问题，监测系统常采用基于数据分布统计的阈值法判定数据真伪，因数据分布规律预先难以掌握，造成异常数据检出率普遍低下问题。文中依据油中溶解气体在线监测数据时间序列特点，提出了一种基于凝聚层次聚类的异常数据检测方法。首先，利用滑动时间窗对多种油中气体监测数据进行预处理，获得监测数据时间序列集，接着通过综合应用均值、阈值、
王文森 +4 more
doaj
Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题，提出了一种自联想核回归模型（auto‑associative kernel regression，简称AAKR）与修正序贯概率比检验（sequential probability ratio test，简称SPRT）相结合的方法。首先，利用小波软阈值降噪方法对监测数据预处理，获取高质量的多源传感器解调信号；其次，采用AAKR构造传感器正常运行数据的估计值，并获取多源传感器测量值与估计值之间的残差；然后 ...
doaj +1 more source