局部异常因子

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基于LOF和改进Elman的锂电池健康状态估计
《井冈山大学学报(自然科学版)》2025年第2期97-106,共10页曹铭 曾骥 谢世坤 邱嵩 张文祥 付艳恕 
国家自然科学基金项目(51762034)。
实现锂离子电池健康状态的准确估计,对于提高电池组的安全性能和使用性能、延长电池寿命以及提高能源利用率是至关重要。为了提高电池健康状态估计的准确性和鲁棒性,提出基于LOF异常值检测和改进Elman网络的电池健康状态估计方法。通过...
关键词：电池健康状态 容量增量分析 神经网络 局部异常因子 鲁棒性 
利用区块链智能合约技术的协同网络入侵检测系统
《南京理工大学学报》2025年第2期192-200,共9页朱雯曦 马琳娟 王怡鸥 
浙江省教育厅访问工程师校企合作项目(FG2024234)。
为提高网络攻击检测性能并改善数据隐私性,提出了基于区块链的协同式网络入侵检测系统(B-CIDS)。将基于高斯混合模型(GMM)和局部异常因子(LOF)的入侵检测系统(IDS)部署在不同云节点,利用GMM建立无异常数据模型,拟合每条记录的特征边界;...
关键词：协同入侵检测系统 高斯混合模型 局部异常因子 区块链 智能合约 
基于高斯加权局部异常因子过滤的成本敏感信用评分模型研究
《管理科学与工程》2025年第1期67-77,共11页王全东 郭楷 范宏 
信用评分作为金融风险管理和决策制定的核心环节,对于金融机构的稳健运营和市场竞争力至关重要。然而,信贷数据中普遍存在的类别不平衡现象,即违约样本数量远小于非违约样本数量,给信用评分模型的构建带来了挑战,容易导致模型偏向多数...
关键词：信用评分 类不平衡 集成学习 LightGBM 
基于LOF-EEMD-LSTM模型的污水水质预测研究
《自动化仪表》2025年第2期51-56,共6页游旭 陈会娟 余昭旭 
为了精准预测污水中溶解氧(DO)浓度值,通过局部异常因子(LOF)算法对深圳某污水处理厂5个月的数据进行分析。利用集合经验模态分解(EEMD)-长短期记忆(LSTM)神经网络模型,对曝气控制系统的出水水质影响较大的DO浓度进行准确预测。首先,通...
关键词：污水处理 水质预测 溶解氧 局部异常因子算法 集合经验模态分解 长短期记忆神经网络 
基于LOF的联合收获机制造质量检测与分级系统研究
《农业机械学报》2024年第S2期75-84,共10页黄胜操 赵军杰 李茂林 倪昕东 毛旭 陈度 
农机研发制造推广应用一体化试点项目(69194014)
随着制造业对于产品质量的要求越来越高,机器学习技术在制造质量控制中的应用开始受到关注。针对联合收获机制造质量检测过程自动化和集成化程度较低、缺乏定量评价手段等问题,设计开发了一套联合收获机制造质量终检系统,在此基础上提...
关键词：联合收获机 制造质量 数字车间 异常检测 局部异常因子 
基于集成学习的脱硫剂加入量预测方法被引量：1
《武汉科技大学学报》2024年第5期361-367,共7页方一飞 但斌斌 吴经纬 容芷君 都李平 罗钟邱 
国家自然科学基金项目(51475340);湖北省重点研发计划项目(YFXM2022000556).
为解决铁水预脱硫过程中脱硫剂加入量控制问题,提出一种基于集成学习的脱硫剂加入量预测方法。首先,对原始数据进行预处理,将空值、重复值、0值以及不符合工艺规范的数据行删除,并使用LOF算法结合专家经验剔除异常值;其次,基于GBDT算法...
关键词：脱硫剂加入量 铁水预脱硫 局部异常因子 Optuna算法 极限梯度提升树 
基于数字孪生的配电网局部异常因子故障辨识仿真被引量：1
《电气传动》2024年第7期66-72,共7页梁海生 
国家电网公司科技项目(521304170028)。
为进一步提高对配电网局部异常因子故障辨识的精度,提出基于数字孪生的配电网局部异常因子故障辨识仿真。通过实时获取配电网运行电气参数并进行预处理,以此为基础提取基于时间序列的故障特征量列矩阵,使用多维标度分析(MDS)方法从降维...
关键词：数字孪生 配电网 故障辨识 局部异常因子 运行特征分析 
一种融合局部异常因子的矢量建筑物群聚类方法被引量：1
《武汉大学学报（信息科学版）》2024年第4期562-571,共10页孟妮娜 王正阳 高晨博 李金秋 
国家自然科学基金(41501498);陕西省自然科学研究计划(2021JM-155)。
地形图中建筑物群聚类特征的挖掘对实现自动制图综合和空间知识挖掘具有重要意义,而识别城市中不同分布密度、不同形态特征的建筑物多边形群落存在较大难度。提出了一种融合局部异常因子(local outlier factor,LOF)的聚类方法,以建筑物...
关键词：矢量建筑物多边形 空间聚类 局部异常因子 邻接图 邻近距离 
启发式k-means聚类算法的改进研究被引量：2
《大连交通大学学报》2024年第2期115-119,共5页殷丽凤 栗庆杰 
国家自然科学基金项目(61771087)。
启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结...
关键词：聚类算法 K-MEANS 启发式算法 仔细播种 局部异常因子 离群点 
基于CNN-LSTM-LOF的过程故障预测模型被引量：1
《北京化工大学学报（自然科学版）》2024年第1期121-127,共7页程志磊 章国宝 黄永明 
江苏省科技计划(BE2021750);江苏省重点研发计划(BE2022135)。
在现代工业过程中,故障预测可以及时预测设备的潜在故障,减少事故的发生以及降低经济损失,因此故障预测对于过程系统至关重要。由于过程系统的复杂性以及运行数据集分布不均,使用正常数据集离线预测运行状态的方法没有较好的泛用性,且...
关键词：故障预测 田纳西-伊斯曼过程 长短期记忆 局部异常因子算法 卷积神经网络 
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