仿函數在工業物聯網中的異常檢測

I目錄

■CONTENTS

第一部分仿函數在工業物聯網數據中的異常檢測方法...........................2

第二部分噪聲和異常值之間的區別...........................................4

第三部分基于能離的、密度聚類的仿函數異常檢測算法........................6

第四部分基于時間序列的仿函數異常檢測算法.................................8

第五部分仿函數在工業傳感器信號中的異常檢測應用..........................II

第六部分仿函數在工業控制系統中的異常檢測應用............................13

第七部分超混沌仿函數在增強異常檢測魯棒性中的作用.......................16

第八部分仿函數在工業物聯網安全中的異常檢測應用.........................18

第一部分仿函數在工業物聯網數據中的異常檢測方法

仿函數在工業物聯網數據中的異常檢測方法

介紹

異常檢測是工業物聯網(IIoT)中的關鍵任務，用于識別與正常操作

模式顯著不同的異常事件。仿函數提供了一種強大且靈活的方法來檢

測此類異常，因為它們允許對數據執行復雜而定制的轉換。

仿函數的異常檢測方法

仿函數異常檢測方法基于將仿函數應用于HoT數據，然后分析結果

以識別異常。具體方法如下：

1.數據預處理

*清理數據：去除噪聲、異常值和缺失值。

*標準化數據：將數據縮放或歸一化到統一范圍內，以便進行比較。

2.特征提取

*使用仿函數提取數據特征，例如模式、趨勢和極值。

*這些特征可以捕獲數據中與異常相關的關鍵信息。

3.仿函數異常檢測

*訓練仿函數模型來區分正常數據和異常數據。

*訓練后的模型可用于對新數據進行預測。

*由模型預測為異常的數據點可被視為異常。

4.異常評估

*評估異常檢測模型的性能，例如使用精度、召回率和F1分數。

*根據評估結果調整仿函數模型和參數。

仿函數類型

用于異常檢測的常見仿函數類型包括：

*滑動窗口仿函數：將特定時間窗口內的數據分組，以便識別模式和

變化。

*局部加權回歸（IMR）仿函數：對給定點的局部區域內的數據加權

平均，以檢測異常值。

*核密度估計（KDE）仿函數：估計數據分布并識別與分布顯著不同

的數據點。

*主成分分析（PCA）仿函數：將高維數據投影到低維空間，以便突

出異常值。

優勢

仿函數異常檢測方法提供以下優勢：

*可定制性：仿函數允許創建自定義轉換，以針對特定數據集和異常

類型。

*魯棒性：通過使用局部加權和密度估計等技術，仿函數可以處理噪

聲和異常值。

*可解釋性：通過檢查仿函數的轉換結果，可以了解異常背后的原因。

局限性

仿函數異常檢測也有一些局限性：

*計算復雜度：某些仿函數，例如KDE和PCA,可能需要大量計算

時間。

*超參數調整：仿函數的性能可能受超參數設置的影響，需要仔細調

噪聲通常具有以下特征：

*分布均勻：噪聲數據點隨機分布在正常數據范圍周圍。

*幅度較小：噪聲幅度通常很小，不會對系統操作產生重大影響。

*無序的：噪聲數據點之間沒有可識別的模式或相關性。

異常值具有以下特征：

*遠離正常范圍：異常值明顯偏離正常數據分布。

*幅度較大：異常值幅度可能足夠大，以至于對系統操作產生負面影

響。

*相關的：異常值通常與特定事件或問題相關，例如傳感器故障或系

統故障。

仿函數的作用

仿函數在工業物聯網中的異常檢測中發揮著至關重要的作用，它們允

許對傳感器數據進行實時分析，以識別噪聲和異常值。仿函數是一種

數學函數，它根據輸入數據生成輸出。在異常檢測中，仿函數用于建

立設備或系統的正常操作模式，并標識偏離該模式的數據點。

仿函數的工作原理如下：

1.建立正常模式：仿函數使用歷史傳感器數據來構建設備或系統的

正常操作模式。該模型可以是統計模型（例如均值和標準差）或機器

學習模型。

2.計算異常值得分：當收到新傳感器數據時，仿函數會計算每個數

據點與正常模式的偏差。偏差越大，異常值得分越高。

3.識別異常值：異常值得分高于預定義閾值的數據點被標識為異常

值。閾值通常根據所需的異常檢測靈敏度來設置。

通過采用仿函數來檢測異常值，工業物聯網系統可以實現以下優勢:

*提高檢測準確性：仿函數可以區分噪聲和異常值，從而提高檢測準

確性并減少誤報。

*實時監控：仿函數允許對傳感器數據進行實時分析，從而實現對潛

在問題的早期檢測。

*主動維護：通過及時檢測異常值，工業物聯網系統可以采取主動維

護措施，例如安排預防性維護或更換故障部件。

*提高安全性：異常值可能指示潛在的安全威脅，例如網絡攻擊或物

理損壞。通過檢測異常值，工業物聯網系統可以采取措施來減輕這些

威脅。

*優化運營：異常值的早期檢測有助于識別流程瓶頸和效率低下，從

而允許優化運營并提高生產力。

第三部分基于距離的、密度聚類的仿函數異常檢測算法

關鍵詞關鍵要點

【數據預處理】

1.數據清洗：去除異常苞、缺失值和冗余數據，確保數據

質量。

2.數據轉換：將非數值數據轉換為數值數據，進行歸一化

或標準化處理，提高算法性能。

3.特征選擇：根據特征重要性或關聯性，選擇與異常檢測

相關的主要特征，減少計算量。

【距離度量方法】

基于距離的、密度聚類的仿函數異常檢測算法

基于距離的、密度聚類的仿函數異常檢測算法利用距離度量和密度估

計來識別異常數據點。該算法假設正常數據點緊密聚集，而異常數據

點則與其他數據點相距甚遠，并且孤立或稀疏。

算法過程：

1.距離計算：計算數據點之間的距離，通常使用歐幾里得距離或余

弦距離等度量。

2.密度估計：為每個數據點估計其局部密度，反映其周圍鄰居的數

量和距離。局部密度通常使用核密度估計（KDE）或鄰域密度估計（NDE）

等技術來計算。

3.異常度得分：根據距離和密度，計算每個數據點的異常度得分。

異常度得分高的數據點被視為異常。

算法變體：

*局部異常因子（LOF）：一種基于距離的異常檢測算法，它將每個數

據點的異常度定義為其局部密度與其鄰居密度的比值。

*CONN：一種基于密度的異常檢測算法，它識別與其他數據點連接度

較低的孤立數據點,

*DBSCAN：一種基于密度的聚類算法，它可以識別具有較高密度的聚

類和具有較低密度的孤立數據點。

優點：

*對形狀復雜的異常模式具有魯棒性。

*可以處理高維數據。

*不需要預先定義異常閾值。

缺點：

*對參數設置敏感，例如距離度量和局部密度估計核。

*計算密集度高，對于大數據集可能效率低下。

*對于噪聲或過度擁擠的數據可能效果不佳。

在工業物聯網中的應用：

基于距離的、密度聚類的仿函數異常檢測算法已廣泛用于工業物聯網

中，以檢測傳感器數據、設備狀態和操作過程中的異常。以下是一些

具體的應用實例：

*檢測設備故障：通過監控傳感器數據，該算法可以識別異常的振動

模式、溫度變化或功耗，從而預示設備故障。

*識別異常操作模式：通過分析操作數據，該算法可以檢測異常的運

行模式、控制行為或流程參數，從而增強流程安全性和效率。

*預測性維護：通過結合歷史數據和實時傳感器數據，該算法可以預

測潛在的異常或故障，從而支持預測性維護策略。

*欺詐檢測：在工業供應鏈中，該算法可以識別異常的交易模式、發

貨模式或物流數據，以檢測欺詐或異常行為。

第四部分基于時間序列的仿函數異常檢測算法

關鍵詞關鍵要點

主題名稱：基于自回歸模型

的異常檢測1.利用自回歸模型對時間序列數據進行建模，捕捉歷史數

據之間的依賴關系。

2.通過預測未來值與實際值之間的差值或似然度，來度量

異常的程度。

3.使用滑動窗口或在線更新的方式，持續監控時間序列數

據，實時檢測異常。

主題名稱：基于濾波器理論的異常檢測

基于時間序列的仿函數異常檢測算法

簡介

基于時間序列的仿函數異常檢測算法是一種利用仿函數（functicnal）

對時間序列數據進行異常檢測的方法。仿函數是一種數學函數，它將

一個函數作為輸入，并返回一個值或另一個函數。在異常檢測中，仿

函數被用來描述正常時間序列的行為模式，并識別偏離這些模式的異

常數據點。

算法原理

基于時間序列的仿函數異常檢測算法的基本原理是：

1.特征提取：從原始時間序列數據中提取描述其特征的特征。這些

特征可以包括統計量（如均值、方差、自相關）或模式（如趨勢、周

期性工

2.仿函數建模：使用提取的特征來構建一個仿函數模型，該模型描

述正常時間序列的行為。仿函數模型可以是線性回歸、非線性回歸、

時間序列分解等。

3.異常檢測：將新的數據點應用于仿函數模型，并計算殘差（新數

據點與模型預測值之間的差異）。殘差較大的數據點被視為異常數據

點。

具體方法

常用的基于時間序列的仿函數異常檢測算法包括：

木基于統計仿函數的異常檢測：使用統計量（如均值、方差）構建仿

函數模型，并識別殘差超過一定閾值的數據點。

*基于非參數仿函數的異常檢測：使用非參數方法(如核密度估計、

孤立森林)構建仿函數模型，并識別密度較低或孤立的數據點。

*基于分解仿函數的異常檢測：將時間序列分解為趨勢、季節性、殘

差分量，并使用不同的仿函數模型對每個分量進行異常檢測。

優點和缺點

優點：

*可解釋性強，模型的可解釋性有助于理解異常的根源。

*可適應性強，可以處理各種類型的時間序列數據。

*魯棒性強，對缺失值和噪聲數據具有魯棒性。

缺點：

*計算復雜度高，尤其是在處理大型數據集時。

*對于非平穩時間序列，模型的準確性可能受到影響。

*對異常模式的敏感性較低，可能難以檢測出細微的異常。

應用

基于時間序列的仿函數異常檢測算法廣泛應用于工業物聯網(IIoT)

中，用于檢測各種設備和系統的異常行為，包括：

*設備故障預測

*過程監控

*質量控制

*事件預測

*網絡安全檢測

第五部分仿函數在工業傳感器信號中的異常檢測應用

仿函數在工業傳感器信號中的異常檢測應用

引言

工業物聯網（HoT）的發展使得從工業傳感器收集大量數據成為可能。

這些數據包含了有關機器狀態和操作的關鍵見解，但其中也可能存在

異常值，這些異常值可能指示故障或異常操作。為了有效地監控和維

護工業系統，需要對異常信號進行準確、及時的檢測。仿函數提供了

一種強大的工具，可用于該任務。

什么是仿函數？

仿函數是一種數學函數，它將一個函數作為輸入，并返回一個新的函

數。在異常檢測中，仿函數用于轉換原始傳感器信號，使其更適合異

常檢測算法。仿函數通過強調特定特征或模式來預處理數據，從而提

高檢測準確性。

仿函數在異常檢測中的應用

仿函數在工業傳感器信號的異常檢測中有多種應用，包括：

*特征提取：提取原始信號中的相關特征，例如峰值、均方根和頻譜

分量。

*數據平滑：去除信號中的噪聲和不規則性，使其更易于分析。

*模式識別：識別信號中的模式，例如周期性、趨勢和異常。

*降維：通過構造低維表示將數據投影到低維空間，簡化異常檢測算

法。

仿函數的選擇

選擇合適的仿函數對于有效的異常檢測至關重要。常用的仿函數包括:

*移動平均：平滑信號并去除噪聲。

*小波變換：提取信號中的局部特征。

*傅立葉變換：分析信號的頻率分量。

*主成分分析：降維并識別主要的方差方向。

異常檢測算法

預處理后，使用異常檢測算法識別異常信號。常用的算法包括：

*統計方法：基于數據的統計分布和離群點的假設。

*機器學習方法：利用有監督或無監督機器學習技術對正常和異常信

號進行分類。

*深度學習方法：利用深度神經網絡學習信號中的復雜模式，以便進

行異常檢測。

評估和優化

異常檢測算法的性能通過以下指標進行評估：

*準確性：正確識別異常信號的比例。

*靈敏度：檢測罕見異常的能力。

*特異性：避免將正常信號錯誤識別為異常的能力。

可以通過調整仿函數參數和異常檢測算法來優化性能。

案例研究

一個案例研究展示了仿函數在工業傳感器信號中的異常檢測的實際

應用。在一家制造廠，用于監測機器振動的傳感器數據被收集并處理。

小波變換用于提取振動信號中的局部特征。主成分分析隨后用于將數

據投影到低維空間，并使用機器學習算法進行異常檢測。該系統能夠

實時識別異常振動，以便在問題惡化之前采取糾正措施。

結論

仿函數在工業傳感器信號的異常檢測中發揮著重要作用。通過預處理

數據并提取相關的特征，仿函數增強了異常檢測算法的性能。使用適

當的仿函數、異常檢測算法和評估方法，可以在工業物聯網中建立有

效的異常檢測系統，從而提高機器效率、安全性并降低維護成本。隨

著仿函數和異常檢測技術的發展，未來將出現更先進和準確的解決方

案，以確保工業系統的可靠和高效運行。

第六部分仿函數在工業控制系統中的異常檢測應用

關鍵詞關鍵要點

仿函數在工業控制系統口的

異常檢測應用1.連續數據實時監控：

-仿函數可持續處理來自傳感器和記錄器的連續數據

流。

-它們實時檢測異常模式，例如值偏離、趨勢變化和噪

聲峰值。

2.異常閾值動態調整：

-仿函數可以自動調整異常閾值，適應不斷變化的運行

條件。

-這有助于最小化誤報率，同時保持對異常事件的敏感

度。

3.多源數據融合：

-仿函數可以同時處理來自不同來源的數據，例如傳感

器數據、控制信號和運行日志。

-多源數據集成提高了異常檢測的準確性和全面性。

仿函數在工業過程控制優化

中的作用1.過程參數在線調整：

-仿函數可識別過程中的異常模式并建議參數調整。

-這有助于優化過程效率，降低成本和減少浪費。

2.預測性維護：

-仿函數可提前識別設備或部件的異常行為，預測故障

的發生。

-這使維護人員能夠主動采取措施，最大限度地減少停

機時間和維修成木U

3.過程改進和創新：

-仿函數收集和分析過程數據，揭示隱藏的模式和改進

機會。

-這幫助企業提高過程效率、降低能源消耗和開發新的

創新解決方案。

仿函數在工業控制系統中的異常檢測應用

引言

工業控制系統（ICS）是現代工業運營的基石，負責監控和控制關鍵

基礎設施，如制造業、能源和交通運輸。然而，ICS容易受到網絡攻

擊和安全威脅，需要先進的安全措施來保障其正常運行和數據的安全。

仿函數，一種函數式編程概念，在ICS異常檢測領域展現出巨大的

潛力。

仿函數的概念

仿函數是一種高級編程概念，允許函數作為其他函數的參數或返回值。

它們本質上是可復用的代碼塊，可以根據不同的輸入參數執行不同的

操作。在ICS中，仿函數可用于處理大量數據流并檢測異常事件。

異常檢測中的仿函數

仿函數在TCS異常檢測中的應用主要體現在以下幾個方面：

*數據預處理：仿函數可用于對ICS數據進行預處理，例如數據清

理、歸一化和特征提取。這有助于提高異常檢測算法的準確性和效率。

*異常檢測算法：仿函數可以作為異常檢測算法的核心組件。例如,

可使用基于規則的仿函數來定義正常的行為模式，并檢測任何違反這

些規則的情況。

*模式識別：仿函數可用于識別重復出現的模式和異常。通過分析數

據流中的時間序列或其他模式，仿函數可以檢測到偏離正常行為的事

件。

*實時監控：仿函數可以集成到實時監控系統中，對ICS數據流進

行連續分析。這使得安全團隊能夠快速識別和響應異常事件，避免安

全風險。

應用案例

以下是一些仿函數在ICS異常檢測中的實際應用案例：

*制造業：使用仿函數檢測機器故障和生產線異常。

*能源：識別電網中異常的負載模式和電壓波動。

*交通運輸：檢測主輛傳感器數據中的異常行為，例如異常加速度或

速度變化。

優勢

使用仿函數進行ICS異常檢測具有以下優勢：

*代碼可重用性：仿函數可以輕松重用，減少代碼冗余和提高開發效

率。

*靈活性：仿函數可以根據特定的異常檢測需求進行自定義，提供高

度靈活的解決方案。

*可擴展性：仿函數可以輕松擴展以處理大規模數據流，使其適用于

大型ICS環境。

*實時性能：仿函數可以在保持較高準確性的同時提供實時異常檢測,

滿足ICS實時響應的需求。

結論

仿函數在TCS異常檢測領域是一個有前途的概念，提供了可擴展、

靈活和實時的解決方案。通過利用仿函數的強大功能，安全團隊可以

提高ICS安全性，減少安全風險，并確保關鍵基礎設施的平穩運行。

隨著ICS環境的不斷發展和網絡威脅的日益復雜，仿函數將繼續在

ICS安全中發揮至關重要的作用。

第七部分超混沌仿函數在增強異常檢測魯棒性中的作用

超混沌仿函數在增強異常檢測魯棒性中的作用

在工業物聯網(IIoT)系統中，異常檢測對于識別異常事件和防止系

統故障至關重要。然而，由于IIoT系統的高度復雜性和動態性，傳

統異常檢測方法在魯棒性方面往往存在不足。

超混沌仿函數是一種具有復雜且非線性動力學特性的函數。由于其不

可預測性和對初始條件的高度敏感性，超混沌仿函數被認為在提高異

常檢測的魯棒性方面具有潛力。

利用超混沌仿函數熠強異常檢測的方法

利用超混沌仿函數增強異常檢測的方法主要有以下幾種：

*混沌特征提取：超混沌仿函數可用于提取原始數據的混沌特征，這

些特征通常與異常事件相關。將混沌特征用作異常檢測模型的輸入，

可以提高模型對異常的敏感性。

*混沌映射：超混沌仿函數可用于對原始數據進行混沌映射，從而改

變其分布和統計特性。通過將映射后的數據饋送到異常檢測模型，可

以克服原始數據中存在的噪聲和冗余，提高模型的魯棒性。

*混沌偽隨機數生成器：超混沌仿函數可用于生成混沌偽隨機數，這

些隨機數可用于模擬異常事件。通過將模擬的異常事件與實際數據一

起饋送到異常檢測模型，可以增強模型對真實異常的識別能力。

應用實例和效果

超混沌仿函數在IIoT中的異常檢測應用已取得了一些有前景的結果。

例如：

*在智能制造中，超混沌仿函數被用于檢測工業傳感器數據中的異常,

從而提高設備故障預測的準確性。

*在智能電網中，超混沌仿函數被用于檢測電網數據的異常，從而增

強對網絡攻擊和故障的識別能力。

*在智慧城市中，超混沌仿函數被用于檢測交通數據中的異常，從而

提高交通管理和應急響應的效率。

評估指標

評估異常檢測模型魯棒性的指標包括：

*異常檢測精度：指正確識別異常事件的比例。

*誤報率：指將正常事件錯誤識別為異常事件的比例。

*召回率：指正確識別所有異常事件的比例。

*F1值：綜合考慮精度和召回率的指標，用于衡量模型的整體性能。

結論

超混沌仿函數在IIoT中的異常檢測中具有重要的意義。通過利用其

混沌特性、混沌特征提取和混沌隨機數生成能力，超混沌仿函數可以

增強異常檢測模型的魯棒性，提高異常檢測的精度和可靠性。隨著

TToT系統復雜性的不斷增加，超混沌仿函數在異常檢測中的應用將

發揮越來越重要的作用。

第八部分仿函數在工業物聯網安全中的異常檢測應用

仿函數在工業物聯網安全中的異常檢測應用

引言

隨著工業物聯網(IIoT)的迅速發展，異常檢測技術已成為確保工業

系統安全和可靠運行的關鍵。仿函數作為一種強大的工具，在IIoT

的安全中發揮著至關重要的作用，它能夠高效檢測和識別異常事件，

從而提高系統的安全性。

仿函數概述

仿函數是一種函數對象，它可以作為參數芍遞給另一個函數。在C++

中，仿函數通常通過重載函數調用運算符0來實現。仿函數具有以下

優點：

*代碼重用性：可復用在不同場景中執行類似操作的代碼。

*可擴展性：容易添加新功能或修改現有功能。

*可維護性：代碼結構清晰，易于理解和維護。

異常檢測中的仿函數

在HoT異常檢測中，仿函數通常用于定義異常檢測算法。這些算法

可以根據特定應用場景和要求而定制，常見的方法包括：

*統計方法：通過比較傳感器數據與歷史數據或預定義的閾值來識別

異常。

*基于模型的方法：使用機器學習模型對正常行為進行建模，并檢測

偏離模型的事件。

*基于規則的方法：根據預定義的規則集來識別異常，例如特定傳感

器值的閾值或數據模式的不一致性。

仿函數的優勢

在IIoT異常檢測中使用仿函數具有以下優勢：

*靈活性：仿函數允許定義可定制和可重用的檢測算法，以滿足特定

應用要求。

*并發性：仿函數支持并行執行，可以提高檢測速度和效率。

*可擴展性：隨著系統需求的變化，仿函數可以通過添加或修改函數

對象來輕松擴展。

*可維護性：具有清晰的代碼結構，便于維護和調試。

應用案例

仿函數在TToT異常檢測中的應用廣泛，包括：

*振動監測：識別機器設備中的異常振動，以指示潛在故障。

*溫度監測：檢測溫度異常，防止過熱或凍結。

*網絡入侵檢測：分析網絡流量，識別未經授權的訪問或攻擊。

*數據篡改檢測：比較不同來源的數據，以檢測數據被篡改或損壞。

結論

仿函數在HoT安全中的異常檢測應用具有重要意義。它們提供了一

種靈活、可擴展且可維護的方法，用于定義和部署定制的檢測算法。

通過利用仿函數，企業可以提高TToT系統的安全性，并確保其可靠

和高效的運行。

關鍵詞關鍵要點

主題名稱：基于時序預測的異常檢測

關鍵要點：

1.利用時序預測模型對正常數據行為進行

建模，建立基線.

2.當實際觀測值與預測值之間存在顯著偏

差時，觸發異常警報。

3.可應用于傳感數據、設備狀態和生產過

程監控，實現實時異常檢測。

主題名稱：基于間隔規則的異常檢測

關鍵要點：

1.定義間隔規則來描述正常數據的分布。

2.當實際數據點超出設定的規則閾值時，

則被視為異常。

3.適用于具有離散或定量特征的數據，可

有效檢測離群點和模式偏差。

主題名稱：基于統計假設檢驗的異常檢測

關鍵要點：

1.假設數據遵循特定的統計分布，例如正

態分布或泊松分布。

2.利用統計假設檢驗方法（例如卡方檢驗

或z檢驗）來檢測實際數據是否與分布顯著

不同3

3.可用于檢測總體分布的偏移、平均值或

方差的變化。

主題名稱：基于機器學習的異常檢測

關鍵要點：

1.使用機器學習算法（例如聚類、分類器）

從數據中學習正常和異常模式。

2.訓練模型識別異常事件，并預測未來異

常的可能性。

3.適用于復雜的、牛線性的數據，可提高異

常檢測的準確性和魯棒性。

主題名稱：基于深度學習的異常檢測

關鍵要點：

1.利用深度神經網絡（例如卷積神經網絡、

循環神經網絡）提取數據中的高級特征。

2.構建基于深度的異常檢測模型，能夠學

習并識別異常模式。

3.適用于具有大規模、高維度的工業物聯

網數據，可實現高效的端到端異常檢測。

主題名稱：基于生成模型的異常檢測

關鍵要點：

1.使用生成式對抗網絡（GAN）或變分自動

編碼器（VAE）建模正常數據分布。

2.當實際數據無法被正常分布生成時，則

被視為異常。

3.適用于復雜分布的數據，可有效檢測稀

有或未見的異常事件。

關鍵詞關鍵要點

噪聲和異常值之間的區別

*噪聲：

*數據中隨機且不相關的變動。

*與特定事件或異常值無關。

*可以通過平滑技術或數據預處理來

消除。

*異常值：

*數據集中明顯偏離正常模式的點。

*通常由異常事件或罕見情況引起。

*可能是需要進一步調查的潛在問題

或機會的指標。

仿函數的作用

*特征提取：仿函數可以提取數據集中與異

常值相關的特征。

*異常值檢測：仿函數可以基于提取的特征

識別異常值。

*模式識別：仿函數可以學習異常值和噪聲

之間的模式，從而提高檢測的準確性。

*可解釋性：某些類型的仿函數可以提供對

檢測結果的可解釋性，幫助識別導致異常值

的根本原因。

關鍵詞關鍵要點

主題名稱：傳感器信號異常檢測的挑戰

關鍵要點：

1.工業傳感器信號異常值通常是隨機、非

線性和間歇性的，難以識別。

2.傳統異常檢測方法，如基于規則的方法

和統計方法，可能無法很好地處理復雜和不

規則的信號模式。

3.仿函數提供了靈活、強大的工具，可以適

應傳感器信號的復雜性和非線性。

主題名稱：仿函數異常檢測模型

關鍵要點：

1.卷積神經網絡（CNN；和自編碼器（AE）

等仿函數模型能夠學習傳感器信號中的模

式和特征。

2.通過訓練模型來重建正常信號，異常檢

測可以表征為重建誤差。

3.無監督學習方法和半監督學習方法可用

于訓練仿函數模型，無需大量的標注數據。

主題名稱：不同行業中的應用

關鍵要點：

1.制造業：仿函數異常檢測用于檢測機器

故障、預測性維護和質量控制。

2.能源行業：監測傳感器數據，以識別異常

事件，如管道泄漏和電網故障。

3.醫療保健：分析患者傳感器數據，以早期

檢測疾病，并提供個性化治療。

主題名稱：實時異常檢測

關鍵要點：

1.流式數據處理技術，如流媒體分析和增

量學習，使仿函數模型能夠實時處理傳感器

信號流。

2.邊緣計算平臺支持在靠近數據源的