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基于多源数据协同感知的电气火灾预警算法研究
被引量:
9
1
作者
赵月爱
郭兴原
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第6期907-912,共6页
在考虑电气数据的时序性与不同传感数据之间相关性的基础上提出了基于多源数据协同感知的电气火灾预警算法。该算法首先将传感数据用“时间序列”形式表示,利用改进的传感数据时序连续性检测算法计算单源传感数据相对离群距离,进而进行...
在考虑电气数据的时序性与不同传感数据之间相关性的基础上提出了基于多源数据协同感知的电气火灾预警算法。该算法首先将传感数据用“时间序列”形式表示,利用改进的传感数据时序连续性检测算法计算单源传感数据相对离群距离,进而进行异常值检测;用多视图低秩分析法分析多源传感数据之间的关系进而识别出异常值。最后将检测结果进行实时有效的融合处理,从而得到更加准确的异常数据检测结果。实验结果表明,该算法异常检测率更高。
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关键词
电气火灾
时序数据
多源数据
多视图低秩分析
相关性
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职称材料
题名
基于多源数据协同感知的电气火灾预警算法研究
被引量:
9
1
作者
赵月爱
郭兴原
机构
太原师范学院计算机科学与技术系
太原师范学院数学系
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第6期907-912,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273294)
国家社科基金资助项目(20BJL080)
山西省重点研发计划项目(201803D121088)。
文摘
在考虑电气数据的时序性与不同传感数据之间相关性的基础上提出了基于多源数据协同感知的电气火灾预警算法。该算法首先将传感数据用“时间序列”形式表示,利用改进的传感数据时序连续性检测算法计算单源传感数据相对离群距离,进而进行异常值检测;用多视图低秩分析法分析多源传感数据之间的关系进而识别出异常值。最后将检测结果进行实时有效的融合处理,从而得到更加准确的异常数据检测结果。实验结果表明,该算法异常检测率更高。
关键词
电气火灾
时序数据
多源数据
多视图低秩分析
相关性
Keywords
electrical fire
time series data
multi-source data detection
multi-view low rank analysis
correlation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源数据协同感知的电气火灾预警算法研究
赵月爱
郭兴原
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
9
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