关于航空器异常数据检测仿真研究

摘要

在对航空器的异常数据检测中,由于数据间特征相似性和多样性,使得数据之间的内在关联性高.采用传统的检测方法时,由于这种高的关联性对检测数据的控制参数产生干扰,导致挖掘效率低,误差大的问题,提出一种基于改进模糊贴近算法的航空器异常数据挖掘方法,分析了航空器异常数据挖掘原理,结合模糊数学的聚类概念,确定检测数据初始聚类中心和控制参数,通过迭代公式完成聚类分析,引入贴近指标权向量,依据指标权向量对聚类准则函数进行塑造,完成异常数据聚类中心的分解及合并,并应用于航空器异常数据挖掘中,实验结果表明,引入模糊贴近规则后,提高了航空器异常数据挖掘的可靠性.