典型文献
基于改进生成对抗网络的飞参数据异常检测方法
文献摘要：
针对民用飞行器安全性、可靠性要求严苛,实际民航运营中飞行参数的异常样本稀少,整体样本不平衡且缺少标注的问题,研究深度学习与生成对抗网络技术,提出基于改进生成对抗网络的飞参数据飞行级异常检测方法.该方法不依赖样本数量与标签,实现无监督学习的检测方法.针对飞参数据,输入正常数据样本,应用易收敛的WGAN-GP改进型生成对抗网络模型,模拟生成正常数据样本,计算输入数据与模拟正常数据的巴氏距离,实现对异常数据的检测.通过美国国家航空航天局模拟飞参数据的人工合成数据集以及真实运营环境下采集的快速存取记录器数据构建的飞参数据集,开展试验验证.结果表明,与常用无监督模型相比,提出方法在部分异常检测性能指标上有显著提升.
文献关键词：
异常检测;生成对抗网络;飞参数据;机器学习;无监督学习
中图分类号：
作者姓名：
张鹏;田子都;王浩
作者机构：
中国民航大学工程技术训练中心,天津 300300;中国民航大学电子信息与自动化学院,天津 300300
文献出处：
引用格式：
[1]张鹏;田子都;王浩-.基于改进生成对抗网络的飞参数据异常检测方法)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(10):1967-1976,1986
A类：
快速存取记录器数据
B类：
改进生成对抗网络,飞参数据,数据异常检测,异常检测方法,民用飞行器,严苛,民航,航运,飞行参数,稀少,样本不平衡,研究深度,不依,样本数量,无监督学习,WGAN,GP,改进型,输入数据,巴氏距离,异常数据,美国国家航空航天局,人工合成,合成数据集,运营环境,检测性能
AB值：
0.268502
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