典型文献
基于变分自编码器的MVB网络异常检测方法
文献摘要：
多功能车辆总线(MVB)用于列车通信网络中各功能设备间的信息传输,其网络异常将严重影响列车运行安全.在对MVB网络常见故障分析的基础上,提出一种基于变分自编码器(VAE)的MVB网络异常检测方法,直接将采集到的MVB信号物理波形作为模型输入,选取VAE重构误差作为MVB网络异常检测依据.为了有效解决实际应用中带标记异常数据不足的问题,VAE采用半监督学习方式,在训练阶段只需要正常数据.根据MVB网络正常数据的重构误差,设计MVB网络节点健康指标,并采用核密度估计方法自动确定异常检测阈值,而不依赖于专家经验.实验结果表明,该方法能够有效处理高维度数据和学习MVB信号物理波形内在特征,相比于传统方法具有更好的网络异常检测表现.
文献关键词：
MVB网络;异常检测;变分自编码器;核密度估计
中图分类号：
作者姓名：
杨岳毅;王立德;陈煌;王冲
作者机构：
北京交通大学电气工程学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]杨岳毅;王立德;陈煌;王冲-.基于变分自编码器的MVB网络异常检测方法)[J].铁道学报,2022(01):71-78
A类：
B类：
变分自编码器,MVB,网络异常检测,异常检测方法,多功能车辆总线,列车通信网络,信息传输,列车运行安全,常见故障分析,VAE,模型输入,重构误差,异常数据,半监督学习,学习方式,训练阶段,网络节点,健康指标,核密度估计,估计方法,检测阈值,不依,专家经验,高维度数据,内在特征
AB值：
0.239597
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