领域设备数据异常检测方法研究与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文组织框架 | 第16-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 相关理论基础 | 第18-33页 |
| 2.1 异常值概述 | 第18-24页 |
| 2.1.1 异常值产生原因 | 第18-20页 |
| 2.1.2 异常值定义 | 第20-21页 |
| 2.1.3 异常值分类 | 第21-24页 |
| 2.2 异常值检测方法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 统计学方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于邻近性的方法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于聚类的方法 | 第26页 |
| 2.2.4 基于分类的异常值检测方法 | 第26-27页 |
| 2.3 时间序列异常检测方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 时间序列组成要素 | 第27-28页 |
| 2.3.2 时间序列的预处理 | 第28-29页 |
| 2.3.3 时间序列的表示方法 | 第29-30页 |
| 2.3.4 时间序列的分割方法 | 第30-31页 |
| 2.4 异常检测方法的评价指标 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 测控目标运行质量评价方法 | 第33-48页 |
| 3.1 问题定义 | 第34-36页 |
| 3.2 构建测控目标运行数据模型 | 第36-41页 |
| 3.2.1 异常数据识别建模 | 第36-40页 |
| 3.2.2 异常数据生成原因建模 | 第40-41页 |
| 3.3 测控目标运行质量评价算法 | 第41-47页 |
| 3.3.1 预处理算法 | 第41页 |
| 3.3.2 指标定义 | 第41-45页 |
| 3.3.3 算法介绍 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 实验结果与分析 | 第48-59页 |
| 4.1 实验数据集 | 第48-49页 |
| 4.2 训练样本集合分析及处理 | 第49-50页 |
| 4.2.1 数据集分析 | 第49-50页 |
| 4.2.2 数据集不平衡类处理方法 | 第50页 |
| 4.3 测控目标运行数据模型实验 | 第50-55页 |
| 4.3.1 数据模型识别异常准确性实验 | 第51-53页 |
| 4.3.2 数据模型构建效率验证实验 | 第53-55页 |
| 4.4 运行质量评价算法实验 | 第55-58页 |
| 4.4.1 算法评价准确性实验 | 第55-56页 |
| 4.4.2 算法效率对比验证实验 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
