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基于FCM-ANN的化工储罐异常检测方法研究

杨小健  朱月  钱景辉  
【摘要】:如何准确地检测出储罐运行的异常状态是工业控制系统的核心问题,针对传统的有监督学习需要大量学习样本,而无监督学习准确率不足的问题,提出一种基于FCM-ANN的异常检测方法。该方法基于三层结构模型,FCM层不需要任何先验知识,对数据进行初步异常检测,ANN层对FCM层的每个类分别进行神经网络学习,最后通过ANN集成得到检测结果。对采集的储罐运行状态数据进行仿真后,结果表明该方法比ANN、FCM和Nave Bayes方法有更优的检测性能。

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1 周福娜;文成林;陈志国;;一种多模型异常检测方法[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年
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