基于深度学习的农业物联网数据异常检测算法  

作　　者：鲍义东 李云婷 李琳 

机构地区：[1]贵州航天智慧农业有限公司<中国航天科工集团慧农科技总体部>,贵阳550025

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第3期98-100,176,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：贵州省科技厅重大专项,项目名称:“贵州黄牛智能化管控技术集成研究”,项目编号:黔科合重大专项字[2020] 3009-5。

摘　　要：提出了基于深度学习的农业物联网数据异常检测算法研究,通过对初始数据进行清洗、去噪和归一化处理等方法,实现数据的预处理。通过计算数据的平均频率、频率标准差、均方根频率和重心频率等数值,提取出异常数据特征。结合上述特征,利用深度学习的方法完成数据比对。最后通过切分数据库的方式,结合数据比对结果完成异常数据的输出。针对上述设计进行实验,实验结果显示,基于深度学习的农业物联网数据异常检测算法所计算出的RMSE均在0.3以下,且检测后数据库离散点数量与实际离散点数量相差在5以内。

关 键 词：异常检测 深度学习 物联网数据 数据去噪 归一化处理 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]