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摘要 — 本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 网络和机器学习算法设计定制解决方案以检测不同工业应用中的罕见事件的通用方法。我们提出了一个基于三层（物理、数据和决策）的通用框架，该框架定义了可能的设计选项，以便可以超可靠地检测到罕见事件/异常。然后将这个通用框架应用于一个众所周知的基准场景，即田纳西伊士曼过程。然后，我们在与数据处理相关的三个线程下分析这个基准：采集、融合和分析。我们的数值结果表明：（i）事件驱动的数据采集可以显著减少样本数量，同时过滤测量噪声，（ii）互信息数据融合方法可以显著减少变量空间，（iii）用于数据分析的定量关联规则挖掘方法对于罕见事件的检测、识别和诊断是有效的。这些结果表明，集成解决方案的优势在于，该解决方案根据所提出的一般三层框架共同考虑了不同级别的数据处理，包括要采用的通信网络和计算平台的细节。
检测工业中异常的三层方法...
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