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基于iForest+Biscting K-means的驾驶风格辨识方法研究 被引量：4
1
作者 邓天民 朱杰 +1 位作者 朱凯家 屈治华 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1-6,共6页
提出了一种基于iForest+Biscting K-means模型的客运驾驶员驾驶风格辨识方法。该方法针对在Bisceting Kmeans模型中,聚类质心严重影响聚类结果问题,采用iForest模型训练聚类中心候选集作为聚类质心集的方法加以改进。通过考察某城际客... 提出了一种基于iForest+Biscting K-means模型的客运驾驶员驾驶风格辨识方法。该方法针对在Bisceting Kmeans模型中,聚类质心严重影响聚类结果问题,采用iForest模型训练聚类中心候选集作为聚类质心集的方法加以改进。通过考察某城际客运线路30位客车职业驾驶员,在直线道路行驶工况下,90余天约400万条客车行驶数据开展模型验证。试验表明:在加速度标准差和超速倾向系数作为聚类指标的情况下,客运驾驶员驾驶风格聚类为谨慎型、普通型和激进型3类,其中谨慎型11人,普通型19人,激进型0人。 展开更多
关键词 交通工程 驾驶风格 Bisecting K-means算法 iforest算法 大数据
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基于iForest-Adaboost的核电厂一回路故障诊断技术研究 被引量：7
2
作者 艾鑫 刘永阔 +2 位作者 蒋利平 夏虹 周馨萩 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期208-213,共6页
传统的故障诊断方法如主元分析方法与BP神经网络等在复杂非线性系统中存在泛化能力较差、故障识别准确度较低的问题。而孤立森林(iForest)算法使用孤立树划分思想识别异常数据,可适用于非线性系统的状态监测;Adaboost算法是一种基于组... 传统的故障诊断方法如主元分析方法与BP神经网络等在复杂非线性系统中存在泛化能力较差、故障识别准确度较低的问题。而孤立森林(iForest)算法使用孤立树划分思想识别异常数据,可适用于非线性系统的状态监测;Adaboost算法是一种基于组合分类思想的提升算法,可通过多个弱分类器的叠加,使整体算法具有较好的泛化能力。因此采用i Forest算法与Adaboost算法建立iForest-Adaboost核电厂一回路故障诊断系统,使用GSE实时仿真平台与福清核电站一号机组仿真数据测试。测试结果表明,iForest算法相比于主元分析与QTA阈值法可以更快识别出系统异常,Adaboost算法相比于BP神经网络与支持向量机方法具有更高的故障识别准确率。 展开更多
关键词 核电站 一回路 故障诊断 孤立森林(iforest)算法 ADABOOST算法
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基于iForest算法的可疑诊疗项目滥用识别研究——以成都医保真实世界数据为例 被引量：1
3
作者 狄进 吴奎 +1 位作者 熊敏 李妙珏 《中国医疗保险》 2020年第7期32-36,共5页
目的:识别诊疗过程中可能存在的项目滥用行为,为现场稽核提供数据线索。方法:综合利用统计方法 (标准差法、箱形图分析方法、Z-score分析方法)和大数据挖掘算法(Isolation Forest算法),对成都市主城区基本医疗保险住院业务相关数据进行... 目的:识别诊疗过程中可能存在的项目滥用行为,为现场稽核提供数据线索。方法:综合利用统计方法 (标准差法、箱形图分析方法、Z-score分析方法)和大数据挖掘算法(Isolation Forest算法),对成都市主城区基本医疗保险住院业务相关数据进行分析,构建疑似诊疗项目滥用指数。挖掘不同疾病在诊疗过程中可能存在的项目滥用情况,找出可能存在欺诈行为的医疗机构或参保人信息。结果:2018年1月1日至2018年12月31日,主城区住院结算中可疑项目滥用金额占总结算费用的1.4%;呼吸系统疾病的可疑项目滥用金额占总可疑项目滥用金额比例最高(37.3%),且呼吸系统疾病可疑项目滥用金额占其住院费用的比例(2.3%)比整体水平高0.9个百分点。结论:大数据技术可以高效地查找诊疗过程中疑似项目滥用情况,提高医保基金的监管能力。 展开更多
关键词 医保基金 可疑项目滥用 异常检测 iforest算法
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基于孤立森林算法的交直流混合配电网故障自动定位研究
4
作者 瞿卫华 《自动化应用》 2024年第22期42-44,47,共4页
交直流混合配电网故障定位需要实时获取和处理大量的电网数据,这些数据质量不一,导致故障定位难度上升,为此,提出了基于孤立森林算法的交直流混合配电网故障自动定位方法。采集交直流混合配电网的运行数据对采集的数据进行预处理,提高... 交直流混合配电网故障定位需要实时获取和处理大量的电网数据,这些数据质量不一,导致故障定位难度上升,为此,提出了基于孤立森林算法的交直流混合配电网故障自动定位方法。采集交直流混合配电网的运行数据对采集的数据进行预处理,提高数据质量。利用孤立森林算法分析预处理后的数据,以检测异常或故障数据,结合孤立森林算法的检测结果自动定位配电网中故障发生的具体位置。结果表明,该方法不仅能在复杂的配电网环境中准确识别故障,还能快速定位故障位置,效果显著,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 孤立森林算法 交直流混合配电网 配电网故障 故障自动定位 定位研究
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基于EEMD-LSTM的桥梁变形响应组合预测模型研究 被引量：5
5
作者 孟庆成 李明健 +3 位作者 胡垒 万达 吴浩杰 齐欣 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期25-34,共10页
为准确预测桥梁结构变形响应,提出了一种利用孤立森林(iForest)算法对桥梁原始变形数据进行降噪,集合经验模态分解法(EEMD)对桥梁变形数据进行分解,长短期记忆神经网络(LSTM)深度学习法对所得到的多尺度变形分量进行预测的EEMD-LSTM组... 为准确预测桥梁结构变形响应,提出了一种利用孤立森林(iForest)算法对桥梁原始变形数据进行降噪,集合经验模态分解法(EEMD)对桥梁变形数据进行分解,长短期记忆神经网络(LSTM)深度学习法对所得到的多尺度变形分量进行预测的EEMD-LSTM组合模型。以武汉沌口长江大桥作为研究对象,选取RMSE、MAE、MAPE和R^(2)等参数作为评价指标,对该模型进行了验证。研究结果表明:与单一的LSTM、SVM和Bayesian模型相比,EEMD-LSTM模型有着良好的鲁棒性、适用性和更高的预测精度。 展开更多
关键词 桥梁工程 深度学习 孤立森林算法 EEMD-LSTM 变形响应
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面向5G MEC基于行为的用户异常检测方案 被引量：7
6
作者 张伟成 卫红权 +1 位作者 刘树新 王庚润 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期27-34,共8页
5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热... 5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热编码和互信息进行数据预处理和特征选择,并利用极限梯度提升算法训练一个多分类器分类识别进入园区的用户,根据识别结果与用户身份是否一致来判定用户是否异常。在此基础上,通过孤立森林算法对授权用户历史行为数据进行模型训练,从而检测可信任用户的行为是否异常,实现对小型固定园区内未授权用户的识别以及对授权用户异常行为的检测。实验结果表明,该方案可满足边缘计算场景的时间复杂度要求,并且能够有效区分不同用户,分类准确率达到0.953,而对异常行为样本的误报率仅为0.01。 展开更多
关键词 移动边缘计算 用户异常检测 孤立森林算法 极限梯度提升算法 内部威胁检测
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基于双链结构的配电自动化系统异常检测方法 被引量：9
7
作者 李达 王栋 周冬旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期184-190,共7页
针对当前配电数据共享成本高、传输效率低且数据安全得不到保障,以及配电自动化系统运行过程中异常数据对电网负荷和需求侧用户造成的负面影响,提出基于双链结构的配电自动化系统异常检测方法。该方法将配电数据记录在本地数据库、主链... 针对当前配电数据共享成本高、传输效率低且数据安全得不到保障,以及配电自动化系统运行过程中异常数据对电网负荷和需求侧用户造成的负面影响,提出基于双链结构的配电自动化系统异常检测方法。该方法将配电数据记录在本地数据库、主链和影链中,在主链服务器中添加双向监听器对系统数据进行监听和检测,若配电数据出现异常,则监听器命令配电站数据库进行版本回退,并将异常数据记录在影链服务器中。若某配站频繁出现数据异常则更换数据备份保障安全。异常检测算法对配电数据进行主成分分析(PCA)并采用离散二进制粒子群优化(BPSO)算法改进后的孤立森林(iForest)算法进行异常点检测。通过模拟配电自动化系统的数据结构,生成数据并进行异常检测,实验结果表明该算法对配电数据适用性良好,能够准确地检测异常电力数据。 展开更多
关键词 配电自动化 区块链 影链 双链结构 异常检测 主成分分析 孤立森林算法
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利用局部敏感哈希提高隔离森林算法效率 被引量：1
8
作者 侯博文 葛唯益 +1 位作者 纪建 苗启广 《指挥信息系统与技术》 2020年第3期22-28,共7页
离群点检测是机器学习的一个重要问题,对于信息系统而言,快速和准确地在异常故障发生前告警并确保系统稳定运行尤为重要。隔离森林(IForest)算法因其线性的检测时间复杂度而颇受青睐,但随着数据的不断生成以及对数据检测精度要求不断提... 离群点检测是机器学习的一个重要问题,对于信息系统而言,快速和准确地在异常故障发生前告警并确保系统稳定运行尤为重要。隔离森林(IForest)算法因其线性的检测时间复杂度而颇受青睐,但随着数据的不断生成以及对数据检测精度要求不断提高,IForest算法出现了检测精度低和不擅长处理局部相对稀疏点等问题。利用局部敏感哈希(LSH)方法对IForest算法进行改进,对空间分布数据进行预处理,将空间中最相似的数据分组到一个桶中,再将所有桶中样本用一个带权重的点取代,得到具有代表性的数据骨架样本点并进行隔离森林构建。试验结果表明,该改进算法性能在异常检测效率与精度方面均有提升。 展开更多
关键词 iforest算法 局部敏感哈希 数据骨架
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基于改进孤立森林算法的无人机异常行为检测 被引量：13
9
作者 唐立 郝鹏 +3 位作者 任沛阁 张祖耀 何翔 张学军 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期578-587,共10页
为进一步提高低空无人机的管控能力,突破对合作型无人机运行状态的精准监控和非合作型无人机任务类型快速研判的关键技术,对无人机异常行为的检测方法进行研究。首先,定义了合作型和非合作型无人机运行过程中的异常行为,并对两类无人机... 为进一步提高低空无人机的管控能力,突破对合作型无人机运行状态的精准监控和非合作型无人机任务类型快速研判的关键技术,对无人机异常行为的检测方法进行研究。首先,定义了合作型和非合作型无人机运行过程中的异常行为,并对两类无人机的运行参数进行分析,明确了各种运行特征及其判定参数的提取方法。随后,提出了基于Sobel Operator-CNN算法的无人机类型判定方法。最后,改进孤立森林算法,提出动态最大生长高度的方法,对合作型和非合作型无人机的异常行为进行判别,根据数据节点判定无人机任务特点以及异常类型。基于ardupilot-airsim仿真平台的测试结果表明,改进的孤立森林算法具有收敛速度快、准确度高的特点,对异常行为的识别精准率达到96.4%,超过传统算法3.2%。 展开更多
关键词 无人机监控技术 无人机识别分类 异常行为检测 SOBEL Operator-CNN算法 改进孤立森林(iforest)算法
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