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基于密度异常因子的武器装备故障检测方法 预览
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作者 刘冬冬 《舰船电子工程》 2019年第5期120-123,共4页
高新技术的广泛应用对武器装备的故障检测与维修保障提出了更高的要求。武器装备在服役过程中,对其稳定性要求较高,不仅需要在故障发生后能快速诊断与检修,也需要在运行过程中去检测异常,防止发生大的故障导致硬件损坏。针对该问题,论... 高新技术的广泛应用对武器装备的故障检测与维修保障提出了更高的要求。武器装备在服役过程中,对其稳定性要求较高,不仅需要在故障发生后能快速诊断与检修,也需要在运行过程中去检测异常,防止发生大的故障导致硬件损坏。针对该问题,论文提出一种基于密度异常因子的异常检测方法,首先给出数据点密度的定义,并计算数据点在其近邻中的密度,其次建立数据点的密度相似队列,最后,基于密度相似队列和数据点与其近邻的密度差异,给出每个数据点一个异常因子值。仿真实验结果表明,算法具有较好的异常点检测能力。 展开更多
关键词 异常检测 故障诊断 密度异常因子 异常 数据挖掘 数据缺陷检测
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基于地震前兆观测系统流量检测的网络异常行为分析———评《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》 预览
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作者 王小英 刘庆杰 高方平 《电子显微学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期I0002-I0004,共3页
地震前兆观测是地震检测工作中的一项重大内容,对地震前兆观测系统流量检测出的数据进行异常行为分析可以进一步掌握地震情况,全面分析异常,及时合理进行地震预报,最后为震前预防工作奠定坚实基础,减少地震给人们带来的不必要伤害.近年... 地震前兆观测是地震检测工作中的一项重大内容,对地震前兆观测系统流量检测出的数据进行异常行为分析可以进一步掌握地震情况,全面分析异常,及时合理进行地震预报,最后为震前预防工作奠定坚实基础,减少地震给人们带来的不必要伤害.近年来,对地震前兆异常数据检测的研究不断,研究者从不同角度结合具体案例对地震前兆异常进行分析,如利用统计方法和地质学对比研究不同地震,利用GPS基准站的基线时间序列分析汶川大地震是断裂带受到推挤造成的,利用绝对和相对重力分析地震与重力间的关系等. 展开更多
关键词 地震前兆观测 异常检测 行为分析 流量检测 监控方法 网络流量 网络异常 系统
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否定选择算法的自体半径分析 预览
3
作者 何君 曾岳 柴争义 《哈尔滨商业大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期191-194,共4页
对于异常检测问题,负选择算法有着显著的检测效果,其检测性能受多个参数的影响,如自体半径和预期覆盖率等.传统的否定选择过程在检测器生成阶段的参数是根据经验选择的,这使得检测性能各不相同.对NSA参数提出一组新的方法评估分析,将自... 对于异常检测问题,负选择算法有着显著的检测效果,其检测性能受多个参数的影响,如自体半径和预期覆盖率等.传统的否定选择过程在检测器生成阶段的参数是根据经验选择的,这使得检测性能各不相同.对NSA参数提出一组新的方法评估分析,将自体边界通过迭代算法计算最佳自体半径,并生成不同参数的可变半径检测器.通过实验获取最佳自体半径的同时,还能同时提高检测器对非自体区域的覆盖面积. 展开更多
关键词 异常检测 否定选择算法 自体半径 检测 检测 预期覆盖率
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基于ARIMA模型的九寨沟7.0级地震前兆异常检测 预览
4
作者 张继艳 王新安 +1 位作者 雍珊珊 黄继攀 《华北地震科学》 2019年第1期28-33,共6页
运用时间序列方法ARIMA对九寨沟县7.0级地震的震前15天距震中500 km范围内已布设的14个AETA系统台站的低频电磁均值数据进行地震前兆异常检测。结果表明:在震前的15天范围内,距震中500 km内9个AETA台站出现异常;从综合14个台站数据异常... 运用时间序列方法ARIMA对九寨沟县7.0级地震的震前15天距震中500 km范围内已布设的14个AETA系统台站的低频电磁均值数据进行地震前兆异常检测。结果表明:在震前的15天范围内,距震中500 km内9个AETA台站出现异常;从综合14个台站数据异常情况热力图可以看出,有4个台站的异常现象持续时间达9天以上,尤其松潘地震台在震前3~5天出现明显异常;从异常台站地理分布看出,14个台站中出现明显异常的9个台站位于中国大陆一级板块边界附近。 展开更多
关键词 异常检测 时间序列 ARIMA 前兆异常 电磁扰动
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基于K-均距异常因子的步态信号异常检测
5
作者 涂斌斌 揣荣岩 许会 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期16-21,共6页
针对在提取步态特征时,步态信号的有效采样距离短、模式异常多、难以满足周期划分需求的问题,提出了一种基于K-均距异常因子的步态序列异常检测方法.首先,对步态信号进行自适应小波去噪,通过边缘权重因子提取边缘点划分子模式,然后以4... 针对在提取步态特征时,步态信号的有效采样距离短、模式异常多、难以满足周期划分需求的问题,提出了一种基于K-均距异常因子的步态序列异常检测方法.首先,对步态信号进行自适应小波去噪,通过边缘权重因子提取边缘点划分子模式,然后以4个特征值构建四维特征空间和特征子空间来计算异常因子,最后以异常值均值为标准,以步态周期为单位,对步态序列进行筛选.经公开数据集和自采数据集实验,结果证明在步态信号中检测步态周期模式异常的准确性、合理性和有效性. 展开更多
关键词 步态加速度 K-均距异常因子 异常检测 步态周期
基于异常检测的K-means改进算法研究 预览
6
作者 薛晨杰 林婷薇 《软件导刊》 2019年第4期74-78,共5页
K-means算法作为较为普遍的聚类算法,聚类效果受孤立点、噪声点和初始聚类中心影响较大。结合Isolation Forest算法计算数据中每个样本的异常度系数,根据离群值过滤比例计算得到异常度系数阈值,对高度异常值加以隔离,并对隔离后的数据... K-means算法作为较为普遍的聚类算法,聚类效果受孤立点、噪声点和初始聚类中心影响较大。结合Isolation Forest算法计算数据中每个样本的异常度系数,根据离群值过滤比例计算得到异常度系数阈值,对高度异常值加以隔离,并对隔离后的数据集使用平均插值法求得初始聚类中心。运用改进K-means算法对真实数据集进行聚类分析,与此同时,通过比较多个离群值过滤比例下的聚类结果,找到离群值过滤比例的最优取值。仿真结果表明,相比于原始算法,新算法显著提升了聚类准确性,聚类效果更佳。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类算法 异常检测 异常度系数 离群过滤比例
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基于 KELM选择性集成的复杂网络环境入侵检测 预览
7
作者 刘金平 何捷舟 +3 位作者 马天雨 张五霞 唐朝晖 徐鹏飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1070-1078,共9页
为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)选择性集成的网络入侵检测方法(SEoKELM NID).该方法采用 B... 为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)选择性集成的网络入侵检测方法(SEoKELM NID).该方法采用 Bagging策略独立快速训练出多个 KELM子学习器;然后基于边缘距离最小化(Margin Distance Minimization,MDM)准则对 KELM子学习器的集成增益进行度量,通过选择增益度高的部分 KELM子学习器进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器;同时,引入一种基于批量样本增量学习的 KELM子分类器在线更新策略,实现入侵检测模型的在线更新,使 SEoKELM NID能有效适应复杂网络环境的变化.在 KDD99数据集和一个以太网和无线网络混合的复杂网络仿真实验平台上进行了仿真实验验证,结果表明,SEoKELM NID相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法具有更好的识别准确性以及更快的识别速度,特别对于未知的网络入侵连接事件响应速度快、漏报率低. 展开更多
关键词 网络入侵检测 极限学习机(ELM) 异常检测 选择性集成学习 边缘距离最小化
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马尔可夫模型于无线信道异常检测中的应用
8
作者 袁莉芬 郭涛 +3 位作者 何怡刚 吕密 程珍 索帅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期29-34,共6页
无线信道异常检测中,现有基于大尺度衰落建模的能量检测法简便、迅速,然而其在检测过程中忽略了阴影衰落的实时、随机变化的特性。马尔可夫模型在无线信道建模中具有良好的应用前景,能够有效地应用于阴影衰落的动态分析。通过统计分析... 无线信道异常检测中,现有基于大尺度衰落建模的能量检测法简便、迅速,然而其在检测过程中忽略了阴影衰落的实时、随机变化的特性。马尔可夫模型在无线信道建模中具有良好的应用前景,能够有效地应用于阴影衰落的动态分析。通过统计分析先验马尔可夫模型矩阵的相似度变化阈值,计算先验与实时马尔可夫模型矩阵相似度,检测阴影衰落的变化规律是否发生变化,实现无线信道环境的异常检测。该方法作为大尺度衰落建模能量检测法的补充,能够完善检测覆盖面,提高检测的准确率。多次仿真实验结果表明,在高斯白噪声入侵时,该方法可实现准确的检测。 展开更多
关键词 无线信道 异常检测 大尺度衰落模型 能量检测 马尔可夫模型
基于视觉显著性的RX舰船目标检测 预览
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作者 陈梦云 厉小润 《工业控制计算机》 2019年第2期86-88,共3页
为了有效检测出海杂波明显情况下的舰船目标,提出了一种基于视觉显著性的目标检测算子。该算法在传统异常检测算子中引入了视觉显著性算法,引入视觉显著性算法可有效抑制背景像素,加强目标像素。实验结果表明,该算法在海况复杂的情况下... 为了有效检测出海杂波明显情况下的舰船目标,提出了一种基于视觉显著性的目标检测算子。该算法在传统异常检测算子中引入了视觉显著性算法,引入视觉显著性算法可有效抑制背景像素,加强目标像素。实验结果表明,该算法在海况复杂的情况下,能有效检测出舰船目标,降低虚警率。 展开更多
关键词 目标检测 视觉显著性 异常检测
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基于Dense_YOLO的室内目标异常检测 预览
10
作者 贾世杰 胡斯平 +1 位作者 杨明珠 刘舒婷 《大连交通大学学报》 CAS 2019年第3期102-107,共6页
针对室内场所,运用目标检测等算法实现对监控视频的实时异常检测.为提高检测效果,对YOLOv2模型进行了三个方面的改进:利用稠密网络中特征融合方式改进网络结构;使用K-means++对目标框进行聚类改进网络参数;利用迁移学习的方式对网络进... 针对室内场所,运用目标检测等算法实现对监控视频的实时异常检测.为提高检测效果,对YOLOv2模型进行了三个方面的改进:利用稠密网络中特征融合方式改进网络结构;使用K-means++对目标框进行聚类改进网络参数;利用迁移学习的方式对网络进行训练;改进最终得到Dense_YOLO目标检测模型.实验结果表明Dense_YOLO正确率达到了93.66%,相比YOLOv2提高了7.06%.针对人、宠物、贵重物品这几种常见的监控目标,利用Dense_YOLO对目标状态进行异常检测,并分别在一般场景、光照强、光照弱、目标被遮挡、目标较小等不利条件下进行测试,区域入侵检测、物品移动/移出检测两种特定目标异常检测功能分别到达92.73%、90.07%的平均正确率. 展开更多
关键词 室内场所 视频监控 异常检测 目标检测 Dense_YOLO
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高光谱图像序列中的运动弱小目标检测 预览
11
作者 王津申 李阳 +1 位作者 王清峰 鲜宁 《飞控与探测》 2019年第3期85-89,共5页
高光谱图像序列包含时域信息和光谱信息的弱小运动目标检测,其因在民用和军用中的重要作用而引起了研究人员的兴趣。提出了一种新的空时联合异常方法来解决弱小运动目标的检测问题。该方法分别从空间域和时间域利用异常检测算法计算了... 高光谱图像序列包含时域信息和光谱信息的弱小运动目标检测,其因在民用和军用中的重要作用而引起了研究人员的兴趣。提出了一种新的空时联合异常方法来解决弱小运动目标的检测问题。该方法分别从空间域和时间域利用异常检测算法计算了空间异常图和时间异常图。为了检测目标的运动一致性特征,该方法生成了运动轨迹预测图。将空间异常图、时间异常图和轨迹预测图融合后,可以很容易地从背景中检测到感兴趣的目标。该方法被应用于云杂波背景下的空中目标测试数据集。实验结果表明,该方法具有较低的虚警率和较高的检测率。 展开更多
关键词 弱小目标检测 高光谱图像序列 异常检测 空时联合处理
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基于多源传感数据相关性分析的电厂设备故障检测方法 预览
12
作者 柴政 刘晨 +1 位作者 朱美玲 韩燕波 《计算机与数字工程》 2019年第3期682-688,共7页
传统模型驱动的设备故障检测方法不能有效考虑传感数据之间的复杂关联,致使很多潜在的异常难以有效发现。论文从数据驱动的视角出发,提出了一种基于多源传感数据相关性分析的设备故障在线检测方法。首先,通过测点聚类和线性回归技术,对... 传统模型驱动的设备故障检测方法不能有效考虑传感数据之间的复杂关联,致使很多潜在的异常难以有效发现。论文从数据驱动的视角出发,提出了一种基于多源传感数据相关性分析的设备故障在线检测方法。首先,通过测点聚类和线性回归技术,对设备传感历史数据进行离线训练,检测传感数据之间的潜在关联。然后,利用关联检测结果对传感数据流进行在线异常检测,捕获不符合离线关联模型的传感数据并进行预警异常。最后,基于某大型火电厂真实数据集进行实验,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多源传感数据 相关性 异常检测 在线检测
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基于孤立森林算法的电力调度流数据异常检测方法
13
作者 李新鹏 高欣 +4 位作者 阎博 陈春旭 陈斌 李军良 徐建航 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1447-1456,共10页
调度是电力系统安全运行的保障。针对具有"概念漂移"特点的调度监测流数据,基于离线数据分析或简单阈值判定的异常检测方法,存在与生产系统实时运行状态结合不紧密、依赖专家经验等问题。提出了一种基于孤立森林算法的电力调... 调度是电力系统安全运行的保障。针对具有"概念漂移"特点的调度监测流数据,基于离线数据分析或简单阈值判定的异常检测方法,存在与生产系统实时运行状态结合不紧密、依赖专家经验等问题。提出了一种基于孤立森林算法的电力调度流数据异常检测方法,利用历史数据集训练构建多个子森林异常检测器,组成基森林异常检测器;据此,在线根据滑动窗口中数据的异常情况及缓冲区数据量大小,触发检测器更新。提出一种根据异常偏差率大小筛选子森林异常检测器的更新策略,解决因模型随机更新导致异常检测器整体性能下降的问题。以服务器和某省级电网调度中心业务流数据集作为训练与测试样本,验证了所提方法在异常检测查全率及查准率等综合性能上的先进性及其在实际系统应用中的可行性。 展开更多
关键词 电力调度流数据 异常检测 孤立森林 检测器更新策略
工业控制网络通信异常检测的改进鱼群算法优化方法 预览
14
作者 陈万志 唐雨 张静 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2164-2168,2178共6页
针对工业控制网络中典型的攻击类型,提出一种利用深度学习预测工控网络通信异常的方法。首先,利用主成分分析方法对原始数据降维,消除原始数据集的相关性;其次,构建人工神经网络并利用万有引力搜索算法中粒子惯性质量计算思想改进的鱼... 针对工业控制网络中典型的攻击类型,提出一种利用深度学习预测工控网络通信异常的方法。首先,利用主成分分析方法对原始数据降维,消除原始数据集的相关性;其次,构建人工神经网络并利用万有引力搜索算法中粒子惯性质量计算思想改进的鱼群算法来优化极限学习机的输入权值和阈值。测试实验结果表明,异常检测的准确率有所提升,同时有效地缩短了检测时间,实现了利用深度学习预测工控网络通信异常的行为。 展开更多
关键词 工业控制网络 主成分分析 极限学习机 异常检测 人工鱼群算法 万有引力搜索算法
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基于独立成分分析的汽轮机状态监测方法 预览
15
作者 刘海军 邢友文 +2 位作者 菅云峰 张恒远 毕肇骏 《科技创新导报》 2019年第4期94-95,共2页
现代汽轮机由于结构紧凑,复杂,运行工况恶劣,导致传统的监测手段无法准确地反映设备的运行状态。传感器由于各个部件之间的耦合影响导致采样数据不稳定、不确定,也不能及时反映该部件的运行状态。因此,基于变工况条件下的实际运行问题,... 现代汽轮机由于结构紧凑,复杂,运行工况恶劣,导致传统的监测手段无法准确地反映设备的运行状态。传感器由于各个部件之间的耦合影响导致采样数据不稳定、不确定,也不能及时反映该部件的运行状态。因此,基于变工况条件下的实际运行问题,本文提出了基于独立成分分析的汽轮机状态监测方法。该方法能够将各个部件之间的互相影响进行分离,从而得到定义该部件运行的稳定状态参数。经过实验对比,发现利用经过独立成分分析的数据进行状态监测和异常检测,其模型误差要比利用原始数据的误差小30%。因此,该方法针对大型变工况汽轮机的状态监测具有很大的实际指导意义。 展开更多
关键词 独立成分分析 异常检测 神经网络 汽轮机状态监测
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基于Spark Streaming的电力流式大数据分析架构及应用 预览
16
作者 田璐 齐林海 +3 位作者 李青 王红 田世明 卜凡鹏 《电力信息与通信技术》 2019年第2期23-29,共7页
近年来,为了应对许多业务需求的实时性要求,大数据流计算得到了研究。文章通过使用Apache Hadoop、Spark Streaming、Kafka和NoSQL Cassandra等开源资源,提出了一种用于电力流式大数据分析的通用架构。通过高吞吐量发布-订阅消息传递、... 近年来,为了应对许多业务需求的实时性要求,大数据流计算得到了研究。文章通过使用Apache Hadoop、Spark Streaming、Kafka和NoSQL Cassandra等开源资源,提出了一种用于电力流式大数据分析的通用架构。通过高吞吐量发布-订阅消息传递、实时计算和分布式存储系统的结合有效地解决并发访问数据流的收集、存储、实时分析等问题,从而实现电力行业流数据的实时分析。最后构建用电数据实时异常检测系统验证了其性能。 展开更多
关键词 SPARK STREAMING 电力流式大数据 电力数据分析 异常检测
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基于机器学习的流程异常预测方法 预览
17
作者 魏懿 曹健 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期864-872,共9页
鉴于工作流在逻辑信息组织和协同工作方面的优势,近年来被广泛应用于各行各业。通过工作流技术实现的业务流程管理可以协调多种资源执行生产工作或服务,为客户产生价值。然而,在业务流程执行的过程中,可能会发生异常情况,阻止其按照预... 鉴于工作流在逻辑信息组织和协同工作方面的优势,近年来被广泛应用于各行各业。通过工作流技术实现的业务流程管理可以协调多种资源执行生产工作或服务,为客户产生价值。然而,在业务流程执行的过程中,可能会发生异常情况,阻止其按照预定的方式执行,给业务流程的目标带来风险,需要在流程执行的过程中提前预测发现异常,尽早做出调整。因此,提出一种基于机器学习方法的异常检测方法,通过挖掘流程执行的日志记录和活动执行时间信息,实时预测业务流程中的超期异常和流程行为异常。经过在公开数据集上的实验表明,所提算法能有效地找出潜在超期异常的流程,以及行为异常的流程。 展开更多
关键词 业务流程 异常检测 机器学习 日志记录 工作流
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一种面向流量异常检测的概率流抽样方法 预览
18
作者 董书琴 张斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1450-1457,共8页
针对基于概率抽样的网络流量异常检测数据集构造过程中无法同时兼顾大、小流抽样需求及未区分flash crowd与流量攻击等问题,该文提出一种面向流量异常检测的概率流抽样方法。在对数据流按目的、源IP地址进行分类的基础上,将每类数据流... 针对基于概率抽样的网络流量异常检测数据集构造过程中无法同时兼顾大、小流抽样需求及未区分flash crowd与流量攻击等问题,该文提出一种面向流量异常检测的概率流抽样方法。在对数据流按目的、源IP地址进行分类的基础上,将每类数据流抽样率定义为其目的、源IP地址抽样率的最大值,并在抽样过程中对数据流抽样数目向上取整,保证每类数据流至少被抽样一次,使抽样得到的数据集可有效反映原始流量在大、小流和源、目的IP地址方面的分布性。采用源IP地址熵刻画异常流源IP地址分散度,并基于源IP地址熵阈值设计攻击流抽样算法,降低由flash crowd引起的非攻击异常流抽样概率。仿真结果表明,该方法能同时满足大、小流抽样需求,具有较强的异常流抽样能力,可抽样到所有与异常流相关的可疑源、目的IP地址,并能在抽样过程中过滤非攻击异常流。 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 流抽样 概率抽样
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工业大数据时序数据存储安全预警研究 预览
19
作者 刘倍雄 张毅 陈孟祥 《机械设计与制造工程》 2019年第5期62-66,共5页
为提高工业大数据背景下工业大数据时序数据(IBDTSD)存储的安全性,研发了IBDTSD存储安全预警系统。该系统分为Hadoop分布式存储子系统与资源管理子系统。资源管理子系统管理IBDTSD系统中的所有部件配置,而Hadoop分布式存储子系统则为IBD... 为提高工业大数据背景下工业大数据时序数据(IBDTSD)存储的安全性,研发了IBDTSD存储安全预警系统。该系统分为Hadoop分布式存储子系统与资源管理子系统。资源管理子系统管理IBDTSD系统中的所有部件配置,而Hadoop分布式存储子系统则为IBDTSD存储安全监测的功能实现系统,该系统主要由数据采集与处理模块和异常诊断模块构成,根据最小二乘支持向量机算法,完成IBDTSD存储安全异常检测。结果表明:文中设计的系统进行IBDTSD存储安全预警的均方根误差和平均相对误差都小于其他两种系统,说明文中设计的系统预警误差小、泛化能力高;且当时间序列高于30后,系统的预警检测值与实际值趋于相同,说明时序数据越大,时序数据存储安全检测越精确。同时经过多次实验,确认系统的安全预警时延均值为0.02s,预警效率较高。 展开更多
关键词 工业大数据 时序数据 存储 安全预警 异常检测 支持向量机
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基于改进人工蜂群算法的用电异常检测方法 预览
20
作者 张思扬 匡芳君 《长春理工大学学报:自然科学版》 2019年第1期123-127,共5页
为全面有效分析和检测数据和用电异常,提高异常用电报警准确率和电量管理水平。从两个方面研究用电异常检测:一是通过用户用电异常防止意外,保障用户安全,如检测到用户负荷长期居高不下,则提醒用户可能存在电器漏电;二是防止非技术性电... 为全面有效分析和检测数据和用电异常,提高异常用电报警准确率和电量管理水平。从两个方面研究用电异常检测:一是通过用户用电异常防止意外,保障用户安全,如检测到用户负荷长期居高不下,则提醒用户可能存在电器漏电;二是防止非技术性电能损失或用户窃电,如检测到用户连续异常负荷骤降,提醒稽查人员到现场检测用户是否存在窃电。通过改进人工蜂群算法自动提取电力负荷曲线进行关联对比,实现上述行为的判断。实验结果表明,基于改进人工蜂群的异常检测算法具有较好的适应性和较高的异常检测精度。 展开更多
关键词 人工蜂群 邻域搜索 用电行为 异常检测 负荷模式匹配
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