异常数据检测及在神经模糊建模中的应用.pdf

摘要 摘要 近年来，基于神经网络与模糊逻辑的神经模糊建模已经被用于将专家领域 或者假定清洁的，如果数据是清洁的，可能比较容易达到满意的结果：但是如果 数据是不清洁的，即含有异常数据，那么它们必然对ANFIS建模产生不利影响。 本文所做的工作是对蓄电池剩余电量数据和飞机油箱剩余油量数据进行异 常数据检测并应用ANFIS建模。首先对异常数据的定义及常用异常数据检测方 法做了综述，举例阐述了分析异常数据的意义，分析了现有异常检测算法的优点 和不足。然后通过一个函数逼近实例分析了异常数据存在对ANFIS建模的不利 影响，包括建模精度和模型结构的对比说明。接着，提出了两种基于传统方法的 改进算法和针对以上两个实例数据特征的偏最d,--乘检测法和主成分分析检测 法。其中，详细说明了主成分分析法与偏最小二乘法的检测原理和步骤。最后， 文章对两个建模实例进行了详细分析，对比了异常数据存在与否对两个模型精度 和结构的影响和应用上述四种异常数据检测方法效果。结果证明了主成分分析法 和偏最小二乘法是针对这两类数据集的最有效的异常检测算法。 本文的创新点在于分析了异常数据对ANFIS建模的影响，采用了主成分分 析和偏最tJ、--乘这两种有效的异常检测算法，这两种方法能够在多变量并且变量 相关的情况下，准确找出异常数据。 关键词：ANFIS；异常数据检测：主成分；偏最d,,--乘 ABSTRACT ABSTRACT These hasbeen to years，neuro—fuzzymodeling appliedknowledgemodeling of which in fieldsinto allkinds transformed knowledgespecial computerlanguage．In Inference Fuzzy whichwas in1993isthemost Systems)methodproposedbyJang prominent datasetis can satisfiedmodel flit one．usually,themodeling clean，weacquire mostly if not with willnot satisfied is thedatasetis clean,but clean，dataoutliers，weacquire ANFISmodcl． before useANFISon Inthis maintaskisoufliersdetectionmodeling paper,the fuel thedata thedataoftheremain ofestimation