基于多证据融合决策的间歇过程测量数据异常检测方法

• 作者: 于涛 刘伟旻 王建林 赵利强 邱科鹏
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 间歇过程 D-S证据理论 冲突证据 多证据决策 测量数据异常检测
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 3183-3189
• 页数: 7页
• 分类号: TQ277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20170117

摘要

间歇过程测量数据的高维、非线性、非高斯分布特征直接影响过程测量数据异常检测的准确性,为了融合多源数据异常检测信息,提升间歇过程测量数据异常检测精度,提出了一种基于多证据融合决策的间歇过程测量数据异常检测方法,该方法通过引入证据理论(Dempster-Shafer,D-S),采用主焦元判别伪证据和重新计算证据权重改进冲突证据处理方法,减小了冲突证据对多证据融合决策结果的影响,提高了间歇过程测量数据异常检测的准确率.构建了基于多证据融合的测量数据异常检测模型并将其应用到间歇过程测量数据异常检测决策判决中.实验结果表明,该方法能够融合多证据信息,有效地处理冲突证据,实现了间歇过程测量数据异常检测,降低了误检和漏检率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建林	北京化工大学信息科学与技术学院	107	1185	19.0	31.0
2	赵利强	北京化工大学信息科学与技术学院	53	331	11.0	17.0
3	于涛	北京化工大学信息科学与技术学院	51	366	11.0	18.0
4	邱科鹏	北京化工大学信息科学与技术学院	10	23	2.0	4.0
5	刘伟旻	北京化工大学信息科学与技术学院	7	21	2.0	4.0