基于自适应Voronoi检测器的故障检测算法

• 作者: 尹中川 徐遵义 王俊雪 韩绍超
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 密度聚类 否定选择算法 人工免疫 故障检测 冯洛诺伊图
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 257-261
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.03.049

摘要

否定选择算法在单分类算法中具有良好特性,但在故障检测中,传统的否定选择算法训练时间过长,实际的检测精度不高.针对这些问题,提出一种基于自适应Voronoi检测器的否定选择算法.算法利用自体空间的内外边界样本生成检测器,弥补了实值检测器存在孔洞的缺陷,提高了检测器的覆盖率,且检测器仅需一次训练,减少了训练时间.通过对Iris数据和华北某电厂真实数据进行实验,将传统否定选择算法同V-Detector算法进行对比.实验证明该算法相对传统否定选择算法减少了检测器的生成时间,提高了算法整体的检测精度,避免了检测器间孔洞的发生.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐遵义	山东建筑大学计算机科学与技术学院	20	66	5.0	7.0
2	王俊雪	山东建筑大学计算机科学与技术学院	3	12	1.0	3.0
3	尹中川	山东建筑大学计算机科学与技术学院	3	16	2.0	3.0
4	韩绍超	山东建筑大学计算机科学与技术学院	3	14	2.0	3.0