基于特征提取和机器学习的异常数据识别算法

摘要：

结构健康监测系统的大力发展每天都在产生大量的监测数据.对于结构健康监测系统来说,判断这些产生的监测数据是否正常是对结构健康状态进行分析的第一步,也是关键的一步.同时,监测数据的异常与否也是判断传感器、采集设备、传输设备等是否正常工作的关键性依据.对于一段数据进行识别,判断数据是属于什么样的异常,是一个多分类的问题.采用基于特征提取和机器学习相结合的算法,对时序数据进行分类,能够快速地判断数据是否异常和异常的类型.

关键词：结构健康监测、机器学习、异常识别、K近邻算法、多分类

分类号：TU196(建筑基础科学)

资助基金：上海市科学技术委员会优秀技术带头人项目20XD1432400

在线出版日期：2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：250-252