人工免疫算法在AETA异常检测中的应用研究

• 作者: 徐伯星 李柏杭 王新安 雍珊珊 黄继攀
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫算法 异常检测 地震数据分析 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 3893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.03.001

摘要

AETA多分量地震监测系统已经在中国四川、云南、河北、广东、西藏、台湾等地区布设200余套.一套AETA设备每个月产生7G数据,查看200套设备的数据需要花费大量的时间和精力,而且人工判断异常容易漏检.利用人工免疫算法中负向选择的思想,通过对正常数据的学习获得相应的抗体库,根据待测数据与抗体库中抗体的匹配程度对设备数据进行异常检测.另外,结合AETA设备数据特点,改进了人工免疫算法中的亲和力函数,减少了计算量.首先,从AETA设备中选取了8个典型台站的低频电磁数据的正常数据进行训练,得到抗体库,然后对待测数据进行异常检测.利用该方法,可以有效检测出系统中常见的3种异常数据,3种异常的检测成功率分别为87.20％、83.33％、55.56％.可以实现异常数据的初步判定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新安	北京大学深圳地震监测预测技术研究中心	59	187	6.0	11.0
2	雍珊珊	北京大学深圳地震监测预测技术研究中心	20	91	4.0	9.0
3	黄继攀	北京大学深圳地震监测预测技术研究中心	4	3	1.0	1.0
4	李柏杭	北京大学深圳地震监测预测技术研究中心	2	0	0.0	0.0
5	徐伯星	北京大学深圳地震监测预测技术研究中心	3	3	1.0	1.0