重构误差

作品数：135被引量：449H指数：11
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基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型被引量：1
《江苏大学学报（自然科学版）》2025年第1期64-72,97,共10页顾兆军 叶经纬 刘春波 张智凯 王志 
国家自然科学基金资助项目(U2333201,61872202);国家重点研发计划项目(2021YFF0603902);民航安全能力建设项目(PESA2020100,PESA2021007,PESA2021009);中国科学院重点部署项目(KFZD-SW-440);天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC15500)。
对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督...
关键词：系统日志 日志异常检测 组异常 局部异常 半监督 重构误差 核主成分分析 伪标签 
基于鲁棒变分自动编码器的时序异常检测
《计算机工程与设计》2025年第2期376-383,共8页冯志鹏 赵旭俊 
国家自然科学基金项目(61572343);山西省基础研究计划基金项目(202303021221142)。
针对变分自动编码器在时序异常检测中鲁棒性低的问题,提出一种鲁棒变分自动编码器异常检测算法。通过对时间信息进行编码并融合在变分自动编码器的隐藏层中,有效学习不同时间窗口间的周期性模式;添加Dropout层以防止过拟合,增强局部特...
关键词：时间序列 自动编码器 神经网络 鲁棒 损失函数 重构误差 异常检测 
不完备数据集多重填补数学建模与仿真分析
《计算机仿真》2025年第1期520-523,528,共5页于海杰 陶格斯 
2021年度内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJSY21118);2022年赤峰学院教育教学研究项目(JYJXY202244);赤峰学院2022年研究生教育教学改革项目(CFXYYKC2254)。
数据填补是保证不完备数据集高效使用的关键环节,但填补过程易受噪声数据、高维度等问题的干扰,为了解决上述问题,提出不完备数据集多重填补数学建模与仿真分析方法。采用基于主成分分析的降维方法处理不完备大数据集,用张量分解算法通...
关键词：矩阵特征分解 缺失数据预测 张量分解 临时软测量模块 缺失数据重构误差 
基于双向生成对抗网络的工业过程故障检测
《智能系统学报》2024年第5期1199-1208,共10页牟建鹏 刘文韬 熊伟丽 
国家自然科学基金项目(61773182).
标准双向生成对抗网络的模型结构由全连接层构成,在进行故障检测时仅使用单个样本的过程特征进行统计量构建。因此,提出了一种改进双向生成对抗网络的工业过程故障检测方法。该方法用降噪自编码器对样本进行预处理,构建重构误差作为双...
关键词：故障检测 生成对抗网络 长短时记忆网络 自编码器 重构误差 时间序列 田纳西伊斯曼过程 磨煤机过程 
基于动态受控主元分析模型的故障检测
《控制工程》2024年第7期1280-1285,共6页陈硕 栾小丽 刘飞 
国家自然科学基金资助项目(61991402,61833007,61991400)。
为了提高故障检测准确率,提出了基于动态受控主元分析(dynamic controlled principal component analysis,DCPCA)模型的故障检测方法。首先,利用DCPCA提取动态受控主元(dynamic controlled principal component,DCPC),所得DCPC包含过程...
关键词：动态受控主元分析 故障检测 综合指标 静态重构误差 动态模型误差 
基于误差累积因子的高超声速飞行器渐进控制
《航空学报》2024年第S1期324-334,共11页梁帅 高广乐 曲晓雷 李雅君 
国家自然科学基金(42404014)
针对高超声速飞行器的轨迹跟踪问题,开展基于误差累积因子的渐进自适应控制方法研究。考虑模型未知,尽管传统基于神经网络/模糊系统的智能控制算法能够通过对模型中未知动态进行重构和补偿实现对期望指令的稳定跟踪,但是由于重构误差的...
关键词：高超声速飞行器 误差累积因子 渐进控制 重构误差 自适应控制 
基于重构误差和极端模式识别的综合能源系统短期负荷预测被引量：5
《中国电机工程学报》2024年第9期3476-3488,I0011,共14页邢晓萱 巩敦卫 孙晓燕 张勇 梁睿 
国家重点研发计划项目(2022YFE0199000);国家自然科学基金项目(62133015)。
综合能源系统的运行场景存在极端模式,且含有异常数据,亟剧增加了综合能源负荷预测的难度。该文提出基于极端模式识别和误差重构的综合能源系统极端模式短期负荷预测方法,通过极端模式的识别,异常数据的检测,提高综合能源负荷预测的精...
关键词：综合能源系统 负荷预测 极端模式识别 重构误差 集成学习 
基于深度自编码器的核动力历史异常数据检测技术研究
《核动力工程》2024年第2期207-213,共7页杨继红 陈玲 王晓龙 张永发 高明 
为解决核动力历史异常数据检测中存在的新的异常识别困难问题,基于重构误差的思路,提出基于深度自编码器的历史数据异常检测模型。该模型以某稳态运行工况下正常历史数据为学习对象,通过最小化正常数据重构误差目标训练模型,根据待测数...
关键词：核动力 异常检测 重构误差 深度自编码器 
基于深度学习的齿轮箱故障预测方法被引量：1
《传动技术》2024年第1期37-43,共7页史天一 时轮 何其昌 
机器人已广泛应用于汽车涂胶生产线,其突发故障会对生产节拍与成本造成很大的影响。目前,机器人本体的齿轮箱故障一般采用事后维修,因此迫切需要实施预防性维护措施。针对当前齿轮箱故障预测困难的问题,通过传感器采集齿轮箱的状态信息...
关键词：齿轮箱 故障预测 多变量时间序列 生成对抗网络 重构误差 
基于AE重构误差和SVDD的滚筒叶丝干燥异常工况检测
《中国烟草学报》2023年第6期31-37,共7页安佳敏 张雷 李善莲 张二强 邹严颉 刘朝贤 
国家局烟草科研大数据重大专项项目“卷烟制丝加工大数据关键技术研究与应用”(110202101083(SJ-07));河南省科技攻关计划项目(212102210155);数据驱动的复烤过程状态监测与智能诊断技术研究(202022AWCX04)。
【目的】为保证烘丝过程安全稳定运行,研究滚筒叶丝干燥过程异常工况检测具有重大价值。【方法】本文提出基于自动编码器(Auto encoder,AE)和支持向量数据描述(Support vector data description,SVDD)的AE-SVDD算法。首先,使用深度学习...
关键词：滚筒烘丝机 自动编码器 支持向量数据描述 重构误差 异常检测 
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