基于改进密度峰值聚类的复杂装备参数异常检测方法

    公开(公告)号:CN115964662A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202111173491.6

    申请日:2021-10-08

    Abstract: 本发明涉及一种能够在不需要执行复杂调参等处理的前提下,提高检测准确度的基于改进密度峰值聚类的复杂装备参数异常检测方法,与现有技术相比,为避免极端样本不平衡影响检测效果,采用密度峰值聚类算法;为克服局部密度计算方式的主观性,引入基于样本K近邻的局部密度度量准则;为克服样本分配过程中潜在的连锁分配错误问题,引入基于样本K近邻的样本分配策略;为提高离群点选择准确性降低离群点对聚类过程的影响,提出新的离群点阈值确定方式和离群点处理方式;针对异常样本足够的发动机,为降低调参难度,提出弱监督聚类参数调整策略,针对异常样本数不足的发动机,提出弱监督情况下的异常检测方式,显著提高了检测精度。

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