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基于半监督可解释深度学习模型的飞行数据多类异常检测( Multi-Class Anomaly Detection in Flight Data Using Semi-Supervised Explainable Deep Learning Model )
M Memarzadeh B Matthews T Templin
在航空数据中识别安全事件的前兆是一项至关重要的任务，但也极具挑战性。实践中的主要方法是利用领域专业知识来定义系统行为中的预期容差，并标记超出此类安全裕度的情况。然而，这种方法无法识别未知的风险和漏洞。各种机器学习方法已经被研究和部署来识别异常，其巨大的挑战是获取足够多的标记数据以实现可靠和准确的性能。在这篇文章中，我们提出了一个可解释的深度半监督模型，用于航空中的异常检测，建立在机器学习文献中描述的最新进展的基础上。所提出的模型结合了特征工程和特征空间中的分类，同时利用了所有可用的数据（已标记和未标记）。我们通过商用飞机起飞和着陆阶段的异常检测实例来验证我们的方法。该模型的性能优于现有的有监督异常检测模型，同时具有更高的精确度和更少的误报警，同时仅具有一小部分标记数据。
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