钉钉宜搭-数据自动处理-低成本质量管理系统-异常和超差数据实时报警管理

针对Tiny YOLOv3算法在扶梯异常行为检测时存在高漏检率和低准确率的问题,提出一种改进的Tiny YOLOv3网络结构用于扶梯异常行为检测。利用K-means++算法对数据集中的目标边框进行聚类,根据聚类结果优化网络的先验框参数,使训练网络在异常行为检测方面具有一定的针对性。利用多层深度可分离卷积提取深层次的语义信息,加深特征提取的网络结构;增加一个尺度用于低层语义信息的融合,改进原有算法预测层的结构;使用GPU进行多尺度训练,得到最优的权重模型,对扶梯异常行为进行检测。实验结果表明,优化后的模型与Tiny YOLOv3相比,平均漏检率减小了22.8%,检测精度提高了3.4%,检测速度是YOLOv3的1.7倍,更好地兼顾了检测的精度和实时性。

LSTM自编码器异常检测模型

从系统拆分、数据传输、数据处理、异常处理、统筹管控等角度分析研究架构设计模式，如分层、分割、异步、隔离、缓存、并行、容错、安全等等

1.文件包括污水处理异常工况的数据集 2.文件包括污水处理异常工况迁移学习的网络结构best1.mat 3.文件包括污水处理异常工况，论文50篇左右 4.文件配合博主文章进行讲解使用，readme important.txt文件查看目录 5.直接运行第二个文件的train.m 直接测试，测试集图片实现输出结果 如有不懂，具体内容请先关注！

异常是指程序中的例外，违例情况。异常机制是指程序出现错误后，程序的处理方法。当出现错误后，程序的执行流程发生改变，程序的控制权转移到异常处理。下面这篇文章主要汇总了关于Python中异常(Exception)的相关资料，需要的朋友可以参考下。

首先本项目的数据来源于参加的数学建模比赛官方C题提供的相关数据，由于在进行建模和数据分析时，发现预处理的数据存在随机异常性、离散性等不利于模型分析的性质，所以使用了拉依达准则对数据进行处理，而python的对于大多数编程基础较弱但又想通过编程实现某种算法的同学十分地友好，所以我将使用python进行拉依达准则的实现，话不多说，上代码！

数据挖掘技术与应用

描述详见http://blog.csdn.net/smallwhiteyt/archive/2010/08/06/5793555.aspx 异常处理是每个应用程序都会用到的，纵然在程序编写期间我们都会最大限度的考虑可能发生的异常并进行相应的处理，但是往往并不能完全考虑周全，百密一疏，出现未处理异常而导致程序出错，数据丢失，如用户输入错误数据，网络断开，数据库连接失败等等。这时系统会弹出错误窗口， 无论对于自身的代码安全还是良好的用户体验出发，这种现象都是不好的，一个健壮，成熟的应用程序应该有良好的容错能力，并且在出错后自动做出相应BUG的处理，记录，本文和大家探讨这种情况的一般处理方法，老鸟请直接飘过，都是些基础。

拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法，1. 111 基于统计的异常点检测算法 2. 112 基于距离的异常点检测算法 3. 113 基于密度的异常点检测算法 4. 114 基于深度的异常点检测算法 5. 115 基于偏移的异常点检测算法 6. 116 高维数据的异常点检测算法 7. 121 时间序列相关背景 8. 122 基于离散傅立叶变换的时间序列相似性查找