基于最大信息传递熵的ICS因果关系建模OA北大核心CSCD
ICS causality modeling based on maximum information transfer entropy
针对传统因果关系算法难以准确分析含大量噪声的非线性数据的问题进行了研究,提出基于最大信息传递熵的因果关系建模算法.首先,利用最大信息系数对非线性数据的时序趋势间的关联度进行检测,弱化噪声对变量间相关性的影响;然后根据筛选因子剔除弱相关变量,并通过随机经验估值计算强关联变量间的传递熵,以减少传递熵的计算量;最后,传递熵确定因果关系方向,形成支持链路溯源的单向因果网络.利用经典化工过程数据集对该算法进行测试分析,实验结果表明,相比于现有的因果关系建模…查看全部>>
张仁斌;曹宗泽;吴克伟
合肥工业大学 计算机与信息学院,合肥230601合肥工业大学 大数据知识工程教育部重点实验室,合肥230601合肥工业大学 工业安全与应急技术安徽省重点实验室,合肥230601
信息技术与安全科学
工业控制系统因果关系建模最大信息传递熵链路溯源异常定位
《计算机应用研究》 2021 (3)
800-804,5
国家重点研发计划专项资助项目(2016YFC0801804,2016YFC0801405)中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(PA2019GDPK0074)
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