【摘 要】
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面向卫星电源高维周期性时序遥测数据,提出了一种新颖的代表性特征自编码器(RFAE)模型,并用于无监督的异常检测。RFAE采用改进的堆叠自编码器损失函数和训练算法,从而使模型
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,北京空间飞行器总体设计部
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1433116),南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20181605)
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面向卫星电源高维周期性时序遥测数据,提出了一种新颖的代表性特征自编码器(RFAE)模型,并用于无监督的异常检测。RFAE采用改进的堆叠自编码器损失函数和训练算法,从而使模型可以学习到相位相同样本的代表性特征;然后根据代表性特征重构样本,根据重构误差来判断样本是否异常。在试验部分首先通过模拟数据校验了RFAE算法能够有效地检测出高维周期性时序数据的异常,然后又采用某卫星电源系统2014年1~12月真实遥测数据进行试验,RFAE异常检测准确率达到99%,检测效果明显优于目前的其他异常检测算法,具有较高应用价值
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