数据异常

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基于决策树的植物栽培大棚监测数据异常预警研究
《现代园艺》2025年第11期52-54,共3页张俊红 
为实现对异常临界数据的精准识别与预警,提出一种基于决策树的植物栽培大棚监测数据异常预警方法。在大棚内部署各种传感器,如温度、湿度、光照、土壤湿度、CO_(2)浓度等,用于实时收集大棚内的环境参数,引进物联网(Io T)技术与无线传感...
关键词：决策树 预警 异常 监测数据 大棚 植物栽培 
基于改进残差网络的光伏逆变器数据异常检测方法
《太阳能学报》2025年第4期322-330,共9页姚森山 庞成鑫 
国家电网有限公司科学技术项目(SGSCJY00GHJS2000014)。
为解决光伏组件异常导致光伏逆变器数据异常的问题,提出一种基于改进残差网络(SCCB-ResNet50)的光伏逆变器数据异常检测方法。该方法引入马尔可夫转移场将光伏功率时序数据化转为二维图像,以增加数据特征点从而提高检测精度,同时使用改...
关键词：异常检测 光伏逆变器 故障分析 机器学习 残差网络 马尔可夫过程 
基于注意力机制的无线通信网络数据流异常识别研究
《通信电源技术》2025年第7期4-6,共3页李凡 
为有效识别并应对数据流中的异常行为,保证无线通信网络的稳定与安全,提出基于注意力机制的无线通信网络数据流异常识别研究。通过分析无线通信网络数据流的结构,提取无线通信网络异常数据流特征。以提取的特征为输入,结合注意力机制算...
关键词：数据流 无线通信网络 异常识别 网络数据异常 注意力机制 
极地船舶结构监测数据异常诊断与处理研究
《舰船科学技术》2025年第8期161-165,共5页孙慧 王燕舞 张帅 张敏 王嘉其 
针对极地船舶结构健康监测系统中包含一些异常监测数据的情况,提出异常数据诊断与处理的方法。首先,根据“雪龙2”极地破冰船的实测数据,对异常数据类型进行归纳;然后,针对不同类型的异常数据,选用合适的方法进行诊断,进而对异常点进行...
关键词：结构健康监测 异常数据诊断 极地船舶 冰载荷 
广西陶瓷企业污染物监测数据异常成因及对策
《农村科学实验》2025年第7期64-66,共3页莫华永 
该文通过对陶瓷企业污染源自动监测设备比对监测数据的统计分析,发现流速和颗粒物比对监测不合格率明显偏高。造成流速不合格率偏高的原因是监测位置不规范和检测过程存在差异,颗粒物不合格率偏高的原因是烟气排放连续监测系统检测方法...
关键词：陶瓷企业 污染物 监测数据 异常成因 广西 
基于远程监控数据修正的重型车队碳排放水平研究
《时代汽车》2025年第7期4-6,共3页刘文彬 华维銮 
重型车队碳排放水平精准评估对于交通领域“双碳”目标的实现具有重要意义。然而,由于远程监控数据存在数据质量问题,严重影响了基于远程监控数据的车辆碳排放核算精度。为此,本文开展了基于远程监控数据修正的重型车队碳排放水平研究...
关键词：重型车 碳排放 数据异常修正 
基于Spark的电能计量数据异常辨识方法设计
《自动化仪表》2025年第4期92-96,共5页杨劲锋 郑楷洪 刘玉仙 张伟 曾璐琨 
中国南方电网有限责任公司营销技改基金资助项目(JY-KF-02-QT-21-031-TQ)。
为了准确辨识电能计量数据中的异常数据、提高电能计量数据质量,提出一种基于Spark的电能计量数据异常辨识方法。以Spark框架为核心支撑,基于张量核范数约束的低秩张量补全模型补全电能计量数据后,采用最小生成树并行聚类方法进行聚类...
关键词：电能计量 Spark框架 异常辨识 数据补全 数据聚类 K-MEANS算法 蝙蝠算法 
基于半监督学习的电力审计数据异常检测研究
《电气技术与经济》2025年第3期258-260,共3页俞融斌 
电力审计数据来源于多个系统,由于数据录入错误、设备故障、网络传输问题等原因,电力审计数据中包含大量的异常值,降低了异常检测的精准度。因此,提出基于半监督学习的电力审计数据异常检测方法。通过数据清洗与特征提取,实现电力审计...
关键词：数据异常 电力系统 审计 数据检测 半监督学习算法 
上市公司财务数据异常识别研究的文献综述
《信息与电脑》2025年第6期174-176,共3页郭晓雨 
综述针对上市公司财务数据异常识别,梳理了从传统统计模型到机器学习模型的发展脉络,总结了各模型特点及应用效果。研究发现,早期识别主要依赖Beneish的M-score等传统统计模型。随着技术的发展,神经网络、支持向量机和集成学习等机器学...
关键词：上市公司 财务数据异常识别 统计模型 机器学习 
基于深度学习的农业物联网数据异常检测算法
《电脑编程技巧与维护》2025年第3期98-100,176,共4页鲍义东 李云婷 李琳 
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。
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...
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 
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