基于带野值的SVDD的高光谱图像异常检测

基于支持向量数据描述(SVDD)的高光谱图像异常检测算法常常会因为背景样本中混入异常像元(野值)而导致检测概率下降.针对此问题,提出一种基于带野值的支持向量描述的检测算法,引入原点和少量已检测出来的异常像元作为异常样本,以改善算法对异常和背景数据的描述能力;同时为抑制错误样本的影响,将异常和背景样本偏离背景样本均值的距离映射作为各样本的加权系数.结果表明,新算法在低虚警概率下较之SVDD模型有更高的检测概率.利用真实数据进行实验证明了算法的有效性.     

运用MATLAB处理线性回归异常值问题方法

正一、引言在计量检测工作中,对数据进行线性回归,剔除异常值是数理统计的常用方法,大量数据统计工作采用软件由计算机实现,可以保证结果的准确性,极大地提高了工作效率。本文介绍MATLAB软件处理工作中校准数据一元线性回归、多元线性回归、异常值问     

过程控制异常值的在线检测方法研究

提出了一种改进输入形式的径向基网络RBFN与自回归隐马尔可夫模型ARHMM相结合的异常数据检测方法,并通过引入核空间概念,用以解决过程工业中大量过程数据要求在线异常检测问题。该方法利用改进的RBF网络在核空间内预测待检测数据值,并根据核空间内的预测值与实际值偏差的大小,利用核ARHMM检测数据异常情况。改进的RBF网络能够方便地引入遗忘因子以及惩罚因子,从而增加算法的鲁棒性,提高检测的准确性。采用核ARHMM检测算法可以直接对数据异常情况作出准确判断,从而避免事先确定检测阈值的问题。通过实验与应用证明了该算法的实用性,与AR模型检测方法比较,该方法更适合于过程数据的异常检测问题。     

基于大数据分析的电力运行数据异常检测示警方法

传统的数据检测方法易受电力系统环境变化的影响,难以对加时窗数据进行检测,降低检测准确率。为此,该文利用大数据分析技术估计电力运行数据的最大似然值等信息,设计新的电力运行数据异常检测示警方法,从根本上提高检测准确率。根据电力运行数据异常检测示警原理,对不同时窗中的子序列进行聚类处理,确定每个时窗中的异常数据;通过提取单数据、多数据特征量,用转移概率序列表示电力运行数据动态变化情况,在完成正常数据与异常数据间模糊特征聚类的基础上,采用大数据分析方法计算电力运行均值和方差,完成最大似然值估计,通过似然比建立异常情况检测与示警流程,对数据异常情况进行检测示警。实验结果表明,在油温和环境温度变化的情况下,所提方法的检测准确率较高,且示警过程耗时较少,证明该方法整体有效性较高。     

机器学习分布式网络传输异常数据智能检测方法

对于链路状态数据库的网络传输异常数据检测存在检测数据不完整、较为敏感、检测效率差的问题,提出基于机器学习的分布式网络传输异常数据智能检测方法,通过K最近邻分簇算法对分布式网络节点实施分簇,利用贝叶斯分类算法检测簇头是否出现异常;确定异常簇后,选取小波阈值降噪方法对异常簇内数据进行降噪处理,在此基础上,采用遗传算法检测降噪处理后异常簇内的异常数据,通过群体内最佳个体与最差个体的适应度函数值的差值同既定阈值的比较结果得到最终异常数据。经实验证明,所提方法检测异常数据的平均时间为8.48 s,检测结果与实际结果相似性较高,且检测性能较为稳定,说明该方法具有较高的异常数据检测性能。     

烟度计在不同N值和N_S值下的K值的计问题分析

笔者根据在检测透射式烟度计过程中发现,由于不同生产厂家生产的不同型号的烟度计使用的测量室,可能取不同的长度,这样对同一辆机(车)用不同的烟度计测量,测得的不透光度(N)就出现不同的数据,经过对厂家生产的烟度计的试验数据,对在不同N值和NS值下的K值的计算问题进行分析,如果将N值和NS值混淆了,将造成检定结果的错误。     

基于多项眼动数据的拖拉机造型设计评选模型

目的提出了一种基于多项眼动数据的拖拉机造型设计的评选模型。方法使用Eye-link眼动仪采集了30名被试在对4款不同的拖拉机设计效果图的评价过程中的眼动数据,在眼动数据与主观评价值的多重共线性检验的基础上,分析BP神经网络,并建立了拖拉机造型设计的评估模型。结论模型均方误差MSE=0.040,平均相对波动AVR=0.188,预测值和主观值的配对样本t检验P值远大于0.05。使用目标用户在体验过程中的眼动数据来评估拖拉机的造型设计,为拖拉机的造型设计评估提供了新的思路和方法。     

校准证书的应用

校准证书只给出技术参数的数据,不给出合格与否的结论。使用者需根据校准证书上所给出的测得值来判断计量检测设备能否符合使用要求、能否用于检测活动,需要进行分析、确认。不能满足要求的检测设备不得用于检测活动。     

数据驱动工业异常值检测与容错模型研究

针对工业过程控制数据异常时,控制系统无法实现闭环稳定可靠工作的问题,提出一种基于KNN算法和Ridge回归算法结合对异常数据高精度恢复,并设计实现控制系统容错运行的数据驱动模型。首先利用基于径向基核函数的支持向量回归机(RBF-SVR)观测器对目标变量状态进行异常检测,其次使用Ridge算法对异常数据点的K个最近邻工况数据进行回归运算,从而恢复异常点数据,最后通过容错切换机制实现控制数据异常时系统容错运行。使用电厂历史数据验证方法的有效性并与其他数据恢复方法进行对比。结果表明,使用该文所提方法对异常数据的恢复值与实际原始值之间的MAPE仅为2.4789%,与RBF-SVR软测量模型相比回归准确度提高6.209%,恢复的数据能够可靠应用于系统容错控制运行中。     

苯气体检测报警器示值误差测得值的不确定度评定

苯气体检测报警器主要用于检测作业场所等环境中的苯气体,对人的安全有重要影响。本文对苯气体检测报警器示值误差测得值的不确定度评定与表示,以便检测人员可以正确的使用测得值。     

碳排放在线检测中CO2示值误差测得值的不确定度分析

文章分析了碳排放在线检测中二氧化碳示值误差测得值的不确定度,充分考虑了重复测量的标准偏差、测量仪器的分辨力的量化误差、标准气体的额定值不确定度以及二氧化碳气源的流量波动等对二氧化碳示值误差测得值的影响,分析出二氧化碳示值误差测得值的相对扩展不确定度为0. 8%。     

监护信息系统中异常值的识别和处理方法

提出了一种监护信息系统中异常值分析处理方法,以提高模型辨识的准确性.应用Hampel滤波器算法,识别监护数据中异常值出现的位置;并采用最小二乘支持向量机回归模型,基于递推预报的方法,对于出现异常值的数据点进行数据重构,实现监护信息系统中出现异常值分析处理.通过应用PhysioNet生物医学信号研究资源中的三组数据集:心率、中心静脉压以及血氧饱和度,进行实验研究,结果表明此方法在对监护数据异常值进行分析和处理中取得了很好的效果.     

红外润滑油水分检测装置的数据拟合与不确定度分析

本文采用最小二乘法,对所研制的红外润滑油水分检测装置测得的6个标准油样的吸光度和水分含量数据进行线性拟合,得到了二者的线性方程。利用该装置测量实例油样中的水分含量,并对测量值的不确定度进行评定。     

关于液相色谱仪最小检测浓度检定的探讨

本文分析了液相色谱仪检定中,使用不同浓度的标准溶液,对最小检测浓度测得值的影响,并提出了减小和消除不利因素的方法。     

利用光流相关分析检测异常人群行为

目前准确和快速地检测各种异常事件是视觉监控的主要目标,该文提出了一种基于光流相关分析的人群异常行为快速准确的检测方法,在标准数据集UMN和PETS 2009上进行实验。结果表明,该方法检测速度快,准确率达到了97.2%。此外,在适当的光照条件下,相关值的范围较大,反之相关值的范围较小。在实验验证的基础上,最佳阈值为0.75,可满足各种光照条件下的事件检测。     

称重法检测电线长度测得值的不确定度评定

本文通过对称重法检测电线长度测得值不确定度的评定,为检测中标准器的选择提供了方法,该方法有助于检测单位对被测参数的符合性作出准确的判定。     

浅谈自动气象站地温故障判断与处理

利用自动站异常地温资料，来判断地温故障所在，得出地温故障一般表现为地温数据异常、地温缺测、多层地温数据同时异常、地温数据长时间为-24．6℃左右、深层地温为＋42．0℃以上、深层地温显示为-13．0℃以下的错值、地温间歇性的不正常、地温值偏小，从计算机审核、人工审核、数据对比、硬件检测等方面入手，对异常的地温资料进行检查，结合工作实践，提出判断自动气象站地温故障的有效方法和步骤，以便于基层台站观测人员高速准确地判断自动站地温故障、及时处理，确保上传地温资料的准确性和代表性。     

HS-GC和HS-GC/MS法测定烟用商标纸中VOCs的结果对比分析

为验证不同品牌、不同类型仪器所测得的商标纸挥发性有机化合物(VOCs)数据的准确性和可比性,在相同的实验室条件下分别用Agilent顶空-气相色谱仪、PE顶空-气相色谱仪、PE顶空-气质联用仪测定某些牌号商标纸的VOCs,对比分析其检测结果后得出结论:除苯以外的15种挥发性有机化合物在Agilent气相、PE气相、PE气质中检测结果比较一致,有较高的可比性;最低浓度标准苯值在气相上的检出值接近理论值,而气质联用仪的检出值则比理论值偏低,但三组检测值之间的绝对偏差均小于两平行数据之间的绝对允差0.10mg/m2,可以认为基本一致。     

基于控制图的GPS异常监测数据检验方法研究

为了有效地判别GPS异常监测数据,建立了GPS监测序列异常检验的数学模型,提出利用统计过程控制中的控制图对监测序列进行异常检验和预警的新方法;针对GPS监测数据不服从正态分布的问题,提出利用累积分布函数的核密度估计将其转换为Q统计量,并以此为基础构建基于Q统计量的控制图用于GPS异常波动数据的检验;该文文末利用仿真数据对比分析了休哈特控制图与累积和控制图对不同异常偏移值的检验效果,结果表明两种控制图各有利弊、相互补充,休哈特控制图对于3倍以上标准差的异常偏移能够给出有效的预警,但缺乏小偏移检测的能力,累积和控制图能够精确检测出最小达0.5倍标准差的连续小偏移,但是随着偏移值的增大其误警率会有所增加。     

白车身制造尺寸质量控制中的软测量方法

在白车身制造尺寸质量控制过程中,主要采用样架、三坐标测量机(CMM)、在线三坐标测量机(OCMM)进行检测。比较三者,样架和CMM测得的数据“点多量少”(测点很多,每个测点每天有1到2个数据),而OCMM测得的数据“点少量多”(测点相对较少,每个测点每天有200个左右数据)。采用软测量的方法,可使CMM测量数据和OCMM测量数据进行互补,达到精确评价车身制造质量的目的。