误报率

摘要： 扩展频谱效率最有前途的解决方案是认知无线电(CR)技术。这种扩展是通过允许未经许可的辅助用户(SUs)访问许可的频段来实现的,不存在对许可的主用户(PUs)的干扰。这种在频谱感知中对CR网络的使用会导致脆弱的攻击,如主用户仿真(PUE)攻击,此时,PUs扮演了恶意用户的角色,不允许其他用户即使在他们不可用的情况下使用PUs通道。在传统的单阈值能量检测算法的基础上,在CR网络中建立一种改进的双阈值能量检测器,对检测概率、漏检概率、误报概率及其相互关系进行检测分析。提出一种改进的双阈值能量检测协同频谱传感技术,以缓解对主要用户的攻击。并对所提出的方法与现有的不考虑提示攻击的能量检测频谱传感方法基于性能方面进行对比评价。在MATLAB的仿真结果表明,所提出的能量检测协同频谱传感技术性能出色,显著减轻了对主用户的攻击。

摘要： 火灾是严重危害人民生命财产、直接影响经济发展和社会稳定的最常见的一种灾害。 目前,火灾已经成为我国发生频率最高、破坏性最强、影响最大的灾种之一。 据 2020 年年底统计,上海市 5 万平方米以上的大型商业综合体有 178 家,其中不乏地标性建筑,如上海中心大厦集购物、会展、住宿、餐饮、娱乐、办公、观光、休闲于一体。 这座“上海之巅”是“全国第一、亚洲第二”高楼,其既是大型商业综合体、又是超级高层建筑,其特点决定了必须将其作为火灾防控和消防安全化管理的重点。 今年已有消防救援总队警官入驻上海中心现场,全程跟进消防安全管理标准化建设达标创建。 作为负责上海中心大厦的一级注册消防工程师,需要不断探索创新、尽心尽职,利用消防工程的专业知识和多年的消防行业经验,把牢消防安全的准绳,提供火灾防控全过程技术支持,这也是本人积极探索研究的永恒课题。

摘要： 近年来通道式辐射监测装置的技术和功能不断改进,其需求越来越大,主要用于探测回收废钢中是否夹裹放射性源,进口矿产资源中放射性核素是否超标,防止内含运输违法的放射性材料和用于制造核武器的特种核材料,在放射性污染防治中应用前景广阔。文章结合国际原子能机构于2006年发布的关于边境监控装置的技术和功能标准的技术指导文件,分析研究了通道式放射性检测系统的测试标准,为以后仪器装置的研发和调试提供参考。

摘要： 针对云平台中单维时序监控数据异常检测的问题,单纯的基于阈值的异常检测方法无法满足真实运维环境的需求,提出了一种结合小波分析与XGBoost的云平台时序监控数据异常检测算法。考虑单维时序数据的变化,提取小波包能量特征,组成特征数据集,将特征数据集作为输入训练XGBoost分类模型。在某高校云平台监控数据集上进行实验,样本数据由人工标注,在此数据集上验证了该方法的准确性与有效性,最终异常检测的误报率为8.4%,准确率达到92.29%,相对传统方案,本文方案在异常识别准确率上并没有太大提升,但在误报率上降低了50%以上。

摘要： 在对DGA(Domain Generate Algorithm)域名僵尸主机的检测中,传统的DGA域名检测方法具有误报率较高、预测准确性较低的不足.为了改善该问题,本文提出一种基于深度学习神经网络的方法来检测伪随机域名,它结合了信息熵和长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory, LSTM).该方法先通过基于信息熵的检测,对域名是否合法进行初步检测,然后通过基于优化的LSTM网络模型对非法的域名进行第二次检测.本文基于长短期记忆神经网络模型,分析了在不同优化函数、超参数、网络结构和阈值衰减联合下检测效果的差异,并从中选择最优组合.实验结果表明,该方法在降低检测耗时的同时,能够获得较高的准确率和较低的误报率,整体检测效果得到了显著提升.

摘要： 数据驱动的窃电检测方法主要根据电量及派生指标识别低电量异常,容易受干扰影响误报.利用工商业用户生产经营状态指标大致固定的特点,提出基于生产经营状态识别的窃电二次筛查方法.首先,将检出的低电量异常用户每天的三相功率作为负荷特征,用以标识其当天的用电行为模式及生产经营状态.然后,将每天的负荷特征进行近邻传播聚类.当低电量异常时段负荷特征与正常低电量生产经营状态聚为同类时,认为是用户状态正常转换导致的异常,可排除窃电嫌疑.基于实际窃电数据的测试表明,所提方法可降低误报率.

摘要： 基于泄漏电缆的周界入侵检测系统具有安全隐蔽、可随形敷设、全方位警戒、全天候工作等优势,并针对现如今市面上泄漏电缆入侵探测定位系统探测精度低,误报率高等问题,提出了一种基于机器学习的泄露电缆入侵检测定位技术,首先利用泄漏电缆对入侵数据进行采集并处理为多维输入特征量数据,采用极端梯度提升算法(XGBoost)模型对数据进行监督学习得到入侵检测定位模型.并在仿真环境下检测系统的实际性能测试实验.测试结果表明,基于机器学习的入侵检测系统的探测精度为1米,误报率低于1.5％,不需要前期矫正就可以自适应于不同背景环境噪声,具有良好的应用前景.

摘要： 针对ADS-B电文报头检测中的误报问题,提出双门限报头检测方法.该方法根据本地报头与接收信号滑动相关的特点,分别针对关注信号与背景信号给出了恒虚警(CFAR)门限和半幅度门限,综合双门限进行两次检测判决可使方法适用于低信噪比环境,并在进行循环冗余校验之前显著地抑制误报.仿真结果表明,双门限检测方法在低信噪比区间具备与CFAR方法相似的检测性能,在高信噪比区间具有较低的平均样本误报概率.双门限检测方法是一种适用于高动态信噪比范围的具备误报抑制能力的ADS-B电文报头检测方法.

摘要： 针对电网输电线路发生故障较多、告警系统误报率较高且依赖运维人员事后分析的问题,提出了基于改进卷积神经网络(CNN)的电网输电线路故障诊断模型.首先对电网输电线路的电流时序数据进行预处理,然后通过双通道融合和多层卷积、池化改进卷积神经网络,并在卷积层中结合批归一化方法,对故障数据和正常调停数据分别进行特征提取,再通过soft-max分类器进行分类识别,构建了智能高效的故障诊断模型,有效地降低了误报率.最后利用国家电网调度中心实际数据,验证了所提方法的有效性.

摘要： 从家用燃气报警器的工作流程出发,分析得出家用燃气报警器误报的原因有传感器原因、硬件电路原因和软件处理程序原因,提出传感器抗干扰性能差是导致报警器误报的最主要原因.选用抗干扰性能好的传感器是降低误报率最直接有效的手段.针对使用抗干扰性能好的传感器会增加成本的问题,提出在选用抗干扰性能不高的传感器时,可通过提高报警设定值、增加响应时间和接入智慧厨房系统的方法来降低家用燃气报警器误报率.

摘要： 近年火灾自动报警系统已在水电厂得到了广泛的应用,但在实际运行和维护中发现部分装置运行不稳定,误报率较高,影响系统的可靠性,因此,对火灾自动报警系统的误报警进行研究,以期降低此类缺陷.

摘要： 近年来,管路采样式吸气感烟火灾探测器应用越来越广泛,尤其应用于高大空间及需要对火灾进行极早期探测的场所,且布置管线方式灵活,可满足不同建筑要求,应用领域越来越广泛.但是,在实际应用中仍有一些问题需要进行探讨,如其灵敏度和误报率的问题.本文对管路采样式吸气感烟火灾探测器的工作原理进行介绍,从各采样孔的角度分析其灵敏度及误报率问题,并在保证其灵敏度的情况下提出了一些措施,以降低误报率.

摘要： 随着集成电路设计技术的发展与低功耗设计的需求的增加,大规模集成电路设计中异步时钟将会呈现爆炸性的增长,不可避免会遇到跨时钟域的同步时序设计问题.针对跨时钟域电路难以验证的问题,提出了基于SpyGlass的跨时钟域综合验证方法,利用约束文件将仿真结果、网表延迟信息和静态时序分析约束增加到跨时钟域分析验证中,实验结果表明这种基于SpyGlass工具,将其他验证手段发现的设计要求增加到验证中,可以提高跨时钟域分析的覆盖率,并减少跨时钟域分析的误报率.

摘要： 宇宙线μ子成像技术是一种新兴的无损成像检测技术,在核材料的监管中发挥着十分重要的作用.通过研究μ子散射成像原理和成像系统的结构组成,模拟构建了车辆通道式快速检测系统.通过设置空载、沙石以及废铁运输三种场景,对μ子成像技术展开研究,结果表明,μ子成像技术能够实现对核材料的良好分辨.其中,空载的检测效果较好,能够检测出10cm×10cm×10cm大小的铀块,且其在1分钟20cm×20cm×20cm检测精度下误报率和漏报率保持在28％和5％.

摘要： 针对网页篡改问题,设计了一种基于机器学习的批量网页篡改检测方法.以一所综合性大学所有注册网站为研究对象,通过抓取网站首页面的所有信息,对抓取数据进行分类建立对应的检测规则,综合判断网页是否存在篡改.该方法分为学习阶段和检测阶段,学习阶段根据网页历史信息获取各个检测器的标准值,检测阶段对待检测网页的各个参数进行检测,综合多个检测器的输出,反馈检测结果,若结果为误报,则系统进行重新训练修正参数.以实际发生的网页篡改案例为依据,进行网页篡改模拟,并对误报率和漏报率进行了分析,结果表明:当检测数据集窗口大小为11,报警阈值为2时,误报率为1.183％,漏报率为0.878％,获得了最优的效果.

摘要： 众所周知,森林在国民经济中占有重要地位,它不仅能提供国家建设和人民生活所需的木材及林副产品,而且还肩负着释放氧气、调节气候、涵养水源、保持水土、防风固沙、美化环境、净化空气、减少噪音及旅游保健等多种使命.同时,森林还是农牧业稳产高产的重要条件.然而,森林火灾是世界性农林重要灾害之一,每年都有一定数量的发生,造成农林资源的重大损失和全球性环境污染.随着中国造林事业的不断发展,防火工作成为首要任务.森林防火必须贯彻"预防为主,积极扑救"的方针,真正做到早发现,早解决.本文简要描述了森林防火的现状、森林火灾的危害,野外视频侦测预警转台在森林防火中的应用,尤其是野外视频侦测预警转台的长距离见监控、GIS定位功能、误报率等在森林防火中显现尤为突出,大大提高了森林防火的效率,从根本上降低了森林火灾的发生.

摘要： 误报率较高是现有的漏洞静态检测方法中存在的主要问题之一,其严重影响了方法的实用性。本文通过对实际研究实验中误报产生的原因进行分析,并针对其提出了一种通过对不可行路径进行剪枝而降低误报率的方法。该方法通过对在静态分析阶段就能够确定其取值的变量及其值的传播进行跟踪,当遇到分支语句时,对分支条件表达式的值进行检查,若其值可确定,停止分析与当前值对应的不可行路径,从而实现对不可行路径的剪枝。实验表明,本文方法能够有效地降低误报率,且没有引入额外的漏报和误报。

摘要： 本研究透过雪山隧道实际事件车流资料分析，配合雪山隧道专属特性，以AVI车辆和回圈侦测器的资料为基础，构建出适用於长隧道内的自动事件侦测模式，并利用微观车流模拟软体Paramics，来模拟长隧道内的事件车流情况，并藉此评估验证侦测模式的绩效。研究结果显示，整体而言优於常用的加州法第七类型，而模式於中、高流量有良好的侦测绩故，且AVI车辆比率低时亦有很好的侦测率。唯AVI车辆比率过低时，不易侦测到发生於隧道入口附近的事件，另较长的侦测间距也会影响平均侦测时间和误报率。

摘要： 核概率主元分析(kernel probabilistic principal component analysis,KPPCA)能够有效去除过程的非线性。但是KPPCA仅构造了生产过程的静态线性关系,处理具有较强动态特性的实际工业生产过程效果较差.为克服上述缺点,提出一种基于动态KPPCA的过程监测方法,利用核函数将经过压缩的动态增广数据映射到高维空间,然后利用PPCA对满足线性关系的过程变量映射值进行监测.仿真结果表明:该方法监测指标对故障的灵敏度高,误报率和漏检率较小,故障状况与正常状况很明显的分离开来.

摘要： 本文根据烟浓度信号和一段时间内烟浓度信号的变化率,采用模糊控制思想,使基于单纯感烟类型的火灾探测器.能够具有效的算法理论,提高报警的灵敏度,同时减小误报率.

摘要： 本发明提供一种降低涡流探伤误报率的弹簧钢盘条生产方法，钢坯经加热、除鳞后以950至1000°C开轧，随后坯料以920至970°C经过粗轧第一至第六轧机、以890至940°C经过中轧第七至第十四轧机、以880至930°C经过预精轧机组第十五至第十八轧机，通过第一、第二水箱降温，坯料以820至870°C经过减定径机组第十九至第二十二轧机，通过第三水箱降温，盘条吐丝温度在850至900°C。通过控制钢坯加热温度均匀性、粗轧和中轧的轧制张力、活套的起套高度来保证弹簧钢线材成品的尺寸正公差和不圆度，从而保证弹簧钢盘条的减径归圆效果，减小弹簧钢丝的椭圆度和粗糙度，降低涡流探伤过程中的误报率。

摘要： 针对地震预测方法的警报性能评价问题，本发明公开了一种结合事件漏报率和警报误报率的警报性能评估方法，该方法包括如下步骤：步骤1)基于Relative Intensity(RI)加权修正了Molchan diagram,并进行鲁棒性检验；步骤2)进行事件漏报率和警报成功率的显著性检验；步骤3)在上述修正后的Molchan diagram，引入第三个轴用以包含警报的警报成功率信息，组成了3D Molchan diagram模型。

摘要： 为了克服现有技术中存在的问题，本发明提出了一种基于电力系统前端设备的低误报率网络安全防御方法及装置，对所有的报警信息进行甄别，通过识别和分析单个报警信息，最终降低电力系统前端设备的误报率：为达到所述的技术效果，本发明包括：信息收集：收集系统已有的报警信息；信息预处理：对其中的正确报警信息和误报信息进行标记；将这些信息进行存储和整理，借助这些已知信息建立模型：根据计算的误判率将该报警信息进行分类，剔除其中低误报率的报警信息；对于高误报率的报警信息进行追源分类，建立应对处理方法集。本发明的有益效果为通过算法区分类似于输错密码等误操作带来的报警信息，减少管控人员的管理工作量。

摘要： 本发明提供一种低误报率碾瓦位置可视的高效柴油机碾瓦报警装置。所述低误报率碾瓦位置可视的高效柴油机碾瓦报警装置包括：由监测单元构成的监测组件和电控单元，以及用于所述监测组件和所述电控单元连接的导线，所述电控单元包括电源、逻辑判断单元、显示屏和声光报警器。本发明提供的低误报率碾瓦位置可视的高效柴油机碾瓦报警装置通过逻辑判断单元配合监测组件，对实际碾瓦时的状态进行判断，能够在故障发生初期就通过声光报警器提示报警，以最大限度降低损失，不但可以使得碾瓦监测快速准确，而且能够屏蔽油漆脱落和其他非碾瓦颗粒的影响，还能确定具体的碾瓦位置，对柴油机进行全面的监测。

摘要： 本发明公开了一种降低光电烟雾报警器误报率的方法及相关设备，获取发光管关闭状态下的光强，获取发光管开启状态下的光强时间序列，获取初始阈值，基于光强时间序列，通过数据聚合计算初始报警阈值；获取当前光强，并基于发光管关闭状态下的光强，对当前光强按照预设的数据校准策略校准；对当前光强进行替换；基于发光管开启状态下的光强度时间序列获取当前时刻的报警阈值。本发明对采集数据的算法优化及安装环境的不同改变检测方法来提升报警的准确率，使得报警器在不同环境时，由算法的处理使用不同的报警阈值进行是否报警的判断，大大降低安装环境带来的影响，从而提高报警器的准确度。

摘要： 本发明公开了一种降低中远距离毫米波危险品探测误报率的方法和装置，所述方法包括：步骤一，采用毫米波雷达向受检区域发射毫米波以获取雷达信号，根据雷达信号判断受检区域内是否存在疑似危险品；若存在疑似危险品，则进入步骤二；步骤二，通过摄像头拍摄受检区域以获取带有疑似危险品的图片；基于深度学习的图像识别方法对带有疑似危险品的图片进行识别，判断疑似危险品是否为干扰物，若判断出不是干扰物，则认定疑似危险品为危险品，并告警。本发明基于深度学习的图像识别技术，在无感检测的环境下，对带有疑似危险品的图片进行识别，能够大幅降低中远距离毫米波危险品探测的误报率。

摘要： 本发明提供了一种可降低误报率的机坪安全预警方法及系统，该方法包括获取待降落航班信号并处理得到待分配航班数据信息；获取雷达探测信号并处理得到空闲停机位数据信息；基于待分配航班数据信息、空闲停机位数据信息进行随机匹配，得到停机位分配集合；基于预设的PSO航班停机位分配寻优模型对停机位分配集合进行寻优得到最优空闲停机位分配信息；将最优空闲停机位分配信息转化为机坪安全预警信号并发送机坪安全预警信号至待降落航班，并指挥待降落航班根据机坪安全预警信号进入目标停机位。本发明能够解决现有技术中因停机坪安全性差导致机坪安全告警设备的误报频率高，进而使塔台工作人员的工作负担重的问题。

摘要： 本发明涉及改善生物信号检测相关误报率的安全监控用微波传感器，其利用微波(Microwave)信号检测在规定距离以内靠近的人体或动物或物体来监控并判断因环境因素引起的假警报或故障状态，由于设置有一对分别处理人体检测信号及安全信号的第一多普勒雷达和第二多普勒雷达，因此，不仅可进一步扩大监控距离并实现安全监控，而且，可特设被人体干扰的中频(IF)频带，为了扩大监控距离(d)可仅放大中频频率或将电压电平(峰峰值(peaktopeak))变更为直流电压输出，并且，随着监控距离的扩大，可通过一对传感器能够相互收发安全信号的方式实现双重检查来精密管理监控状态，因此，相比于现有的微波传感器，可有效区分传感器的假警报或故障状态并进一步改善误报率。

摘要： 本发明公开了一种使用寿命长、低误报率的智能消火栓放水检测方法，公共端探针及检测探针之间相隔，当公共端探针及检测探针导通时，检测方法包括以下步骤：采样Vdd；MCU采样检测探针端的电平值；获取放水时探针管脚能检测到的电压下限值；获取未放水时探针管脚检测到的电压上限值；依据电压下限值及电压上限值检测消防栓是否放水，有效避免了出水的误报和出水报警的跳变问题，提高了报警准确率，延时电池的使用寿命。

摘要： 本发明公开了一种降低消防报警误报率的研判方法，属于消防报警技术领域，包括以下步骤：通过物联网关抓取物联传感设备数据；边缘计算平台将抓取的物联传感设备数据解析出原始报警数据，发送给消防报警辅助识别系统和物联设备健康状态研判系统；物联设备健康状态研判系统分析出设备状态数据和元数据发送给消防云平台，生成报警信息后人工再次判断警情信息；在人工判断警情信息时若警情是设备故障信息，则发送故障反馈信息给消防物联设备健康状态研判训练系统，该降低消防报警误报率的研判方法，实现了消防报警辅助识别系统与物联设备健康状态研判系统对特定场景、特定设备的适应能力。