基于小波隐马尔可夫模型的控制过程异常数据检测方法

• 作者: 刘芳 毛志忠
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 异常数据检测 改进递推小波算法 隐马尔可夫模型 过程数据
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1187-1191,1196
• 分类号: TP206
• 语种: 中文

摘要

针对小波异常信号检测原理的局限性，提出了适用于过程数据的基于小波隐马尔可夫模型（W-HMM）的异常数据检测方法．首先在一定尺度下对检测信号进行分解，将频率组分不同于其他大部分信号的信号作为异常信号;然后通过计算待检测信号的小波系数与正常信号小波系数的相似概率，并利用求取隐马尔可夫模型（HMM）最优状态链的Viterbi算法对数据进行最终判断；最后通过数值验证和应用表明了所提出的检测算法的有效性和实用性．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘芳	东北大学信息科学与工程学院	36	386	10.0	18.0