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MIMII基线:用于异常检测的基准代码及样本(数据集)

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简介:
MIMII基线提供了针对声音数据分析异常检测任务的标准代码和预处理过的数据集,便于研究人员进行模型训练与性能评估。 MIMII数据集基线(Ver.1.0.3)此示例代码是针对MIMII数据集中工业机器异常检测的基准方法。该数据集用于调查并检查四种类型工业机器——阀门、泵、风扇及滑轨的故障情况,每种类型的机器包含多个不同型号的产品,每个产品模型的数据包括正常声音和各种可能发生的异常声音记录以模拟实际状况,并且在真实工厂环境中采集背景噪音与设备声混合而成的声音文件。MIMII数据集旨在帮助研究者进行工业机械故障检测的相关工作。 如果您使用了该数据集,请参考以下文献: [1] Harsh Purohit,Ryo Tanabe,Kenji Ichige,Takashi Endo,Yuki Nikaido,Kaori Suefusa和Yohei Kawaguchi,“MIMII数据集:用于工业机械故障检测的可靠声音数据库”。

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  • MIMII线
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    MIMII基线提供了针对声音数据分析异常检测任务的标准代码和预处理过的数据集,便于研究人员进行模型训练与性能评估。 MIMII数据集基线(Ver.1.0.3)此示例代码是针对MIMII数据集中工业机器异常检测的基准方法。该数据集用于调查并检查四种类型工业机器——阀门、泵、风扇及滑轨的故障情况,每种类型的机器包含多个不同型号的产品,每个产品模型的数据包括正常声音和各种可能发生的异常声音记录以模拟实际状况,并且在真实工厂环境中采集背景噪音与设备声混合而成的声音文件。MIMII数据集旨在帮助研究者进行工业机械故障检测的相关工作。 如果您使用了该数据集,请参考以下文献: [1] Harsh Purohit,Ryo Tanabe,Kenji Ichige,Takashi Endo,Yuki Nikaido,Kaori Suefusa和Yohei Kawaguchi,“MIMII数据集:用于工业机械故障检测的可靠声音数据库”。
  • 格拉布斯MATLAB源合:
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    本资源提供了一套基于格拉布斯准则的MATLAB程序集,专门用于识别和处理实验或测量中的异常值。 MATLAB源码集锦:基于格拉布斯准则判断异常数据的代码。
  • 优质
    本数据集集合了多种常见的用于异常检测的研究数据,涵盖网络、传感器、医疗等领域,为算法开发与性能评估提供支持。 异常检测常用的一些数据集包括信用卡欺诈交易记录、网络入侵日志以及工业传感器读数等。这些数据集通常包含大量正常操作的数据点,并且掺杂着少量的异常事件,用于训练机器学习模型识别不寻常的行为或模式。研究人员和工程师可以利用这些资源来开发更有效的算法以提高系统的安全性和可靠性。
  • 优质
    本数据集合汇集了广泛使用的异常检测测试集合,涵盖网络、系统日志、传感器等多种类型的数据源,旨在促进异常检测算法的研究与开发。 异常检测常用的一些数据集包括信用卡欺诈检测、网络入侵识别以及工业设备故障预警等领域中的公开数据集。这些数据集通常包含正常行为的数据样本与异常事件的标记,便于研究者进行模型训练及性能评估。
  • RPCA
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    本项目提供了一种基于矩阵分解(RPCA)的方法来检测数据中的异常值。通过将数据矩阵分解为低秩和稀疏两部分,能够有效识别出噪声与离群点。适用于多种数据集分析场景。 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码
  • 高光谱
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    本数据集包含多种地物的高光谱图像,旨在支持高光谱遥感中的异常目标检测研究。适用于算法开发与性能评估。 高光谱异常检测常用的数据集包括 airport-beach-urban、HYDICE 和 sandiego。
  • RPCA.rar
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    本资源提供了一种基于_RPC降维算法_的异常值检测方法的实现代码,适用于数据预处理和质量控制。 数模美赛数据处理类题型参考代码
  • LOFMatlab资源
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    本资源提供基于LOF(局部离群点因子)算法的异常检测Matlab实现代码及相关资料,适用于数据分析与安全监测等领域。 异常检测(也称为离群点检测)是一个既令人兴奋又具有挑战性的领域,旨在识别偏离常规数据分布的特殊对象。 在许多不同领域中,如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械单元缺陷检测等,异常值检测已经证明了其重要性。 本存储库汇集了一系列资源: - 书籍和学术论文 - 在线课程与视频教程 - 离群点数据集 - 开源及商业工具包 - 相关的重要会议和期刊 未来将不断添加更多项目到此存储库中。如果您有任何宝贵建议,包括推荐其他关键资源,请随时通过提出问题、提交拉取请求或直接发送电子邮件与我联系。 祝您阅读愉快! 另外,或许您会发现我的另一份相关资料同样有用: 目录 1. 书籍和教程 1.1 图书: - Charu Aggarwal 著:涵盖大多数异常值分析技术的权威教科书。 - Charu Aggarwal 和 Saket Sathe 合著:介绍在离群点检测中应用集成学习方法的一本优秀读物。 - Jiawei Han、Micheline Kamber 及 Jian Pei 编著:第12章专门讨论了异常值检测中的关键问题。 1.2 教程: - 用于异常检测的数据挖掘教程 - 异常值检测技术 - 场地: ACM SIGKD - 年份: 2008年
  • 高光谱ABU
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    ABU是常用的一种高光谱图像异常检测数据集,包含大量的背景像素和分散其中的多种目标,广泛应用于算法测试与性能评估。 常用高光谱异常检测数据集之一是ABU数据集。