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摘要
高新技术的广泛应用对武器装备的故障检测与维修保障提出了更高的要求。武器装备在服役过程中,对其稳定性要求较高,不仅需要在故障发生后能快速诊断与检修,也需要在运行过程中去检测异常,防止发生大的故障导致硬件损坏。针对该问题,论文提出一种基于密度异常因子的异常检测方法,首先给出数据点密度的定义,并计算数据点在其近邻中的密度,其次建立数据点的密度相似队列,最后,基于密度相似队列和数据点与其近邻的密度差异,给出每个数据点一个异常因子值。仿真实验结果表明,算法具有较好的异常点检测能力。
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高新技术的广泛应用对武器装备的故障检测与维修保障提出了更高的要求。武器装备在服役过程中,对其稳定性要求较高,不仅需要在故障发生后能快速诊断与检修,也需要在运行过程中去检测异常,防止发生大的故障导致硬件损坏。针对该问题,论文提出一种基于密度异常因子的异常检测方法,首先给出数据点密度的定义,并计算数据点在其近邻中的密度,其次建立数据点的密度相似队列,最后,基于密度相似队列和数据点与其近邻的密度差异,给出每个数据点一个异常因子值。仿真实验结果表明,算法具有较好的异常点检测能力。
