SGT模型在磁信号异常检测中的应用及改进思路

分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2024-01-06

胡苏杭

摘要： 本报告探究了SGT模型在磁探领域的应用，特别关注了其在MGT、SNR0和SNR5数据集上的性能表现。实验结果揭示了SGT模型在处理这些数据集时存在虚警率过高和预测偏差较大等问题。为解决模型的预测能力和泛化能力不足的问题，我们设计了一系列改进实验，着重从调参、优化特征提取方式和修改连续性判断三个方面入手。在这三种改进方法中，调参取得了约0.5%的性能提升，特征提取优化和正交基判断的方法反而预测效果降低了20%。通过代码审查和逻辑推理，我们发现问题源于特征提取与模型不兼容。为适应正交基算法，我们提出一种改进思路：引入多种不同类型的特征，包括时域特征、频域特征和统计特征等，并综合利用这些特征信息，构建更为复杂而全面的SGT模型。此外，引入stacking模块，将基于不同特征的单一模型的预测结果作为输入，通过进一步的学习和综合，生成更准确的预测。

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