提升工业互联网平台数据异常检测准确性研究

论文摘要

工业互联网平台是在"互联网+"的背景下衍生的新一代工业生产平台,这一平台是将工业控制系统、互联网以及工业云平台联系起来,从而能够实现工业数据的全面统计和分析。不过,受到设备层故障和入侵攻击的威胁影响,需要对工业互联网平台实施异常检测的分析。由于人工失误因素、噪声干扰因素等,导致互联网平台数据出现缺失,采集的数据维度也比较高从而会产生噪声,从而降低异常检测的有效性和准确性。在实施异常检测之间,要先将数据确实问题以及高维噪声数据的降维问题解决掉。

论文目录

• 1 分析工业互联网平台
•   1.1 工业互联网平台的概念
•   1.2 工业互联网平台与传统工业的区别
• 2 在RFD-PCAFE模型基础上的数据降维方案
• 3 在CFIF-DCGD基础上的异常检测模型研究
• 4 小结

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 齐坤

关键词: 互联网背景,工业互联网平台数据,异常检测准确性

来源: 通讯世界 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 互联网技术

单位: 深圳职业技术学院

分类号: TP393.08

页码: 119-120

总页数: 2

文件大小: 2264K

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