[发明专利]一种基于混合隐朴素贝叶斯模型的异常检测方法有效
| 申请号： | 202010164039.2 | 申请日： | 2020-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN111414943B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 周东华;陈茂银;王敏;徐晓滨;纪洪泉;高明 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 种艳丽 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合隐朴素贝叶斯模型的异常检测方法，属于故障诊断领域。本发明通过对连续变量和二值变量的选择，考虑连续变量与连续变量、二值变量与二值变量、二值变量与连续变量之间的相关性，构建同时包含连续变量和二值变量信息的混合隐朴素贝叶斯模型。本发明与传统方法相比，因加入二值变量的信息，对过程工业中异常的检测具有更高的性能，可以显著的减少故障误报率并有效的提高故障检测率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 朴素 贝叶斯 模型 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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