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基于改进SVDD算法的池塘水质数据流异常检测

文献类型： 中文期刊

作者： 施珮 1 ; 匡亮 2 ; 唐玥 1 ; 袁永明 3 ; 余晓栋 1 ;

作者机构： 1.南京信息工程大学滨江学院

2.江苏信息职业技术学院物联网工程学院

3.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心

关键词： 水产养殖;水质;数据流;密度补偿;支持向量数据描述

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2021 年 024 期

页码： 249-256

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 无线传感器网络获取的水质数据流具有高复杂性、非平稳性、非线性等特点,为了提高传感数据流的异常检测能力,保障水质监测数据流的有效性,该研究提出一种基于改进支持向量数据描述（SupportVectorDataDescription,SVDD）水质数据流异常检测方法。首先应用马氏距离改进Parzen-Window高斯窗函数,避免数据在分类过程中产生干扰。再利用改进的Parzen-Window获取训练数据的分布密度估计,并结合模糊隶属度函数,对传统SVDD算法进行密度补偿,构建改进的SVDD异常检测模型,从而降低有噪正常样本的干扰性,提高算法的分类精度。最后,选择密度补偿支持向量数据描述（Density Weighted Support Vector Data Description,D-SVDD）、传统SVDD和FastFood算法,在不同试验池塘的多个测试数据集中进行对比试验。结果表明,改进SVDD算法具有较高的检测性能,该算法在3口池塘的最高异常检测正确率TPR（True Positive Rate）值达到99.83%,最高检测准确率Accuracy达到99.83%,明显优于D-SVDD和传统SVDD算法,且最低运行时间仅1.34 s。结果可为水质数据流异常监测提供技术支持。

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