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基于HTM网络的多源海洋实时观测数据异常检测
文献摘要：
在时下海洋观测系统中,往往通过分布于不同地理位置的智能传感器来获取实时观测数据.然而由于通信环境不稳定、观测仪器故障、数据采集或传输软件运行异常等原因,观测数据的完整性、可靠性和时效性往往得不到保障.本文基于层级实时记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)网络设计多源数据异常检测算法,对不同测点海洋实时观测数据流进行质量监控.首先考虑海洋观测系统中存在的数据缺测、网络丢包现象,对观测数据进行预处理;接着基于HTM网络,生成观测数据的稀疏离散表征,动态更新神经元活跃和预测状态,并根据赫布法则奖励或惩罚突触连通值,模拟时序数据的空间和时间关系,从而学习和识别数据内部特征,实现单源海洋实时数据流的异常检测;最后在此基础上,利用不同测点间观测数据的距离相关性,对多源海洋实时数据流进行质量监控,降低异常数据漏报率.实验结果表明,本文提出的算法能有效检测出海洋实时观测数据异常点,且识别速度快于数据采集速度,能保证异常检测过程的准确性和实时性,符合实际应用需求.
文献关键词：
海洋观测系统;数据预处理;HTM;网络;数据相关性;异常检测
中图分类号：
作者姓名：
俞晓天;舒志光;贝京阳;王擎宇
作者机构：
国家海洋局宁波海洋环境监测中心站,浙江宁波 315040
文献出处：
引用格式：
[1]俞晓天;舒志光;贝京阳;王擎宇-.基于HTM网络的多源海洋实时观测数据异常检测)[J].广西科学,2022(05):914-921
A类：
B类：
HTM,实时观测,观测数据,数据异常检测,时下,下海,海洋观测系统,智能传感器,通信环境,观测仪器,仪器故障,运行异常,得不到,Hierarchical,Temporal,Memory,网络设计,多源数据,检测算法,流进,质量监控,先考,数据缺测,丢包,疏离,动态更新,突触,时序数据,空间和时,别数,实时数据流,距离相关,异常数据,漏报率,有效检测,出海,异常点,快于,检测过程,符合实际,应用需求,数据预处理,数据相关性
AB值：
0.336068
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