【摘 要】
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针对舰船智能机舱多源数据处理,建立基于DBSCAN聚类算法的多源数据异常检测方法,包含聚类参数的自动获取及校正,并可根据试验数据进行机器学习和更新。介绍该检测方法的程序框架、子程序的程序流程,并基于机舱中典型的滑油系统进行数据检测测试。经过测试,该检测方法可有效对测试数据进行分析,自动得出并修正聚类参数,且对正常信号相差15%以上的异常数据的检测结果识别度达到100%。本文提出的异常数据检测方法可行有效,可以作为智能机舱数据处理系统的方案之一。
【机 构】
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海军工程大学动力工程学院,中国舰船研究设计中心
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针对舰船智能机舱多源数据处理,建立基于DBSCAN聚类算法的多源数据异常检测方法,包含聚类参数的自动获取及校正,并可根据试验数据进行机器学习和更新。介绍该检测方法的程序框架、子程序的程序流程,并基于机舱中典型的滑油系统进行数据检测测试。经过测试,该检测方法可有效对测试数据进行分析,自动得出并修正聚类参数,且对正常信号相差15%以上的异常数据的检测结果识别度达到100%。本文提出的异常数据检测方法可行有效,可以作为智能机舱数据处理系统的方案之一。
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