基于最大信息传递熵的ICS因果关系建模
ICS causality modeling based on maximum information transfer entropy
合肥工业大学 a. 计算机与信息学院; b. 大数据知识工程教育部重点实验室; c. 工业安全与应急技术安徽省重点实验室, 合肥 230601
摘要
针对传统因果关系算法难以准确分析含大量噪声的非线性数据的问题进行了研究，提出基于最大信息传递熵的因果关系建模算法。首先，利用最大信息系数对非线性数据的时序趋势间的关联度进行检测，弱化噪声对变量间相关性的影响；然后根据筛选因子剔除弱相关变量，并通过随机经验估值计算强关联变量间的传递熵，以减少传递熵的计算量；最后，传递熵确定因果关系方向，形成支持链路溯源的单向因果网络。利用经典化工过程数据集对该算法进行测试分析，实验结果表明，相比于现有的因果关系建模算法，该算法可定位异常变量，对12维以上的高维数据建模的稳定性高于85%，因果关系的准确率可达83.33%，实际建模效果优于对比算法，可用于工业控制系统异常检测定位。
基金项目
国家重点研发计划专项资助项目(2016YFC0801804,2016YFC0801405)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(PA2019GDPK0074)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0033
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 800-804
文章编号: 1001-3695(2021)03-031-0800-05
发布历史
[2021-03-05] 印刷出版
引用本文
张仁斌, 曹宗泽, 吴克伟. 基于最大信息传递熵的ICS因果关系建模 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 800-804. (Zhang Renbin, Cao Zongze, Wu Kewei. ICS causality modeling based on maximum information transfer entropy [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 800-804. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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