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摘要:
针对现有异常检测算法用于伪周期时间序列异常序列检测时易造成误差累积,导致序列周期与特征值上显著差异的不足,文章以卫星遥测伪周期时序数据为对象,综合两种常规分段方法的优势,提出了最大周期窗宽内基于极值的模式子序列分段算法.在此基础上,给出了一种基于均序列动态生成模型的子序列异常检测方法(Anomaly Subsequence Detection method based on Optimized Sequence Model,ASD_OSM),并采用2次四分位距准则(Double Quantile ranges criterion,2 Q准则)设置距离检测门限阈值,将超出阈值的序列判定为异常序列.某航天器传感器遥测子序列异常检测试验结果表明,提出的检测方法能够有效减少漏判,提高卫星遥测伪周期数据异常序列检测的准确性.
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文献信息
篇名 遥测伪周期时间序列子序列异常检测算法
来源期刊 中国空间科学技术 学科 工学
关键词 异常检测 卫星遥测 伪周期 时间序列 异常子序列 2次四分位距准则
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 18-24
页数 7页 分类号 TP707|V556.1
字数 4291字 语种 中文
DOI 10.16708/j.cnki.1000-758X.2016.0051
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡绍林 6 16 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
异常检测
卫星遥测
伪周期
时间序列
异常子序列
2次四分位距准则
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国空间科学技术
双月刊
1000-758X
11-1859/V
大16开
北京市9622信箱
1981
chi
出版文献量(篇)
1605
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10592
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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