面向类不平衡和重叠的工控数据异常检测的半监督欠采样方法

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摘 要：工业控制系统异常检测面临着数据缺乏标签信息、类不平衡和类重叠的耦合问题，导致现有的分类器难以精准检测异常数据。现有的数据级采样方法在打伪标签、数据平衡或检测重叠区域时存在着打伪标签结果不准确、采样效果稳定性差以及重叠识别率低等问题。为此，提出一种基于半监督学习的欠采样方法（SSLU-LP）。（剩余22399字）

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