基于自动编码器的异常检测（MATLAB 实现）
项目描述
本资源文件提供了一个使用 MATLAB 对传感器数据进行基于自动编码器的异常检测的演示。该演示重点介绍了如何使用基于自动编码器的半监督机器学习技术来检测传感器数据中的异常（例如三缸泵的输出压力）。此外，该演示还展示了如何通过自动代码生成将经过训练的自动编码器部署在嵌入式系统上。
自动编码器的优点在于，它们可以仅使用代表正常操作的数据进行训练，从而检测异常，即您不需要来自故障的数据。
自动编码器基础
自动编码器基于神经网络，网络由编码器和解码器两部分组成。编码器将 N 维输入（例如一帧传感器数据）压缩为 x 维代码（其中 x < N），其中包含输入中携带的大部分信息，但数据较少。因此，编码器有点类似于主成分分析（PCA），但它使用非线性变换来压缩数据。解码器则尝试从压缩后的代码中重建原始输入。通过训练自动编码器，使其在输入正常数据时能够准确重建，而在输入异常数据时重建误差较大，从而实现异常检测。
主要功能
- 异常检测：使用基于自动编码器的半监督学习方法检测传感器数据中的异常。
- 自动代码生成：将训练好的自动编码器模型通过自动代码生成技术部署到嵌入式系统上。
- 无需故障数据：自动编码器仅使用正常操作数据进行训练，即可检测异常。
使用方法
- 数据准备：准备传感器数据，确保数据格式符合要求。
- 模型训练：使用 MATLAB 提供的工具箱训练自动编码器模型。
- 异常检测：将新数据输入训练好的模型，检测是否存在异常。
- 部署：通过自动代码生成技术将模型部署到嵌入式系统上。
适用场景
本资源适用于以下场景：
- 工业设备监控：检测设备运行中的异常情况，如压力、温度等传感器数据。
- 嵌入式系统：将异常检测模型部署到嵌入式系统中，实现实时异常检测。
- 机器学习研究：研究基于自动编码器的异常检测技术及其在不同领域的应用。
注意事项
- 确保传感器数据的准确性和完整性，以提高异常检测的准确性。
- 在训练自动编码器时，选择合适的网络结构和参数，以获得最佳的检测效果。
- 在部署到嵌入式系统时，注意模型的计算资源需求，确保系统能够实时运行。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，包括但不限于：
- 优化自动编码器模型结构。
- 增加更多的异常检测算法。
- 提供更多的应用案例和数据集。
请通过提交 Pull Request 或 Issue 来贡献您的代码和想法。
许可证
本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。