公开(公告)号：CN113984989A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111169990.8

申请日：2021-10-08

Applicant: 无锡学院

Inventor： 施珮 ,  唐玥 ,  匡亮 ,  孙宁 ,  钱承山 ,  万一欣 ,  杨方方

IPC: G01N33/18 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于拉普拉斯降维的水产养殖水质异常检测方法。属于水产养殖技术领域，具体步骤：数据降维、确定异常检测数据维度、构建DSVDD异常检测模型、输出水质异常检测数据。本发明涉及到水产养殖过程中养殖水体的6个监测指标，将这6个指标作为检测模型的输入量，利用拉普拉斯特征映射对传感器采集的水质数据进行降维，将样本输入维度从6维降到3维，确定DSVDD异常检测方法的数据维度，训练好的DSVDD检测模型进行异常检测测试，将DSVDD模型异常检测测试结果与传统的SVDD模型的异常检测结果相比，DSVDD算法有更好的检测精度，可进行高维度的水质异常检测，提高了针对水产养殖业的水体异常检测的精度。