1. 本选题研究的目的及意义
随着物联网、工业4.0等新兴技术的快速发展，各种传感器技术在不同领域得到越来越广泛的应用，其中感温阵列光栅作为一种新型的温度传感技术，具有灵敏度高、响应速度快、空间分辨率高等优点，在航空航天、电力系统、医疗诊断等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，在实际应用环境中，由于受到各种因素的影响，例如环境噪声、设备老化、传输干扰等，感温阵列光栅采集的数据往往会存在一些异常点。
这些异常点会严重影响数据的准确性和可靠性，进而影响后续的分析和决策。
2. 本选题国内外研究状况综述
异常点分析作为数据挖掘和机器学习领域的重要研究方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注，并在各个领域得到了广泛的应用。
国内学者在感温阵列光栅异常点分析方面取得了一定的进展。
例如，[参考文献1]提出了一种基于小波变换和支持向量机的感温阵列光栅异常点检测方法，该方法能够有效地识别出温度场图像中的异常点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕应用环境下感温阵列光栅异常点分析与提取这一主题展开，主要内容包括以下几个方面：
1.感温阵列光栅工作原理与应用：-介绍感温阵列光栅的基本原理、结构特点以及在不同领域的应用情况。
-分析应用环境下感温阵列光栅数据可能出现的异常点类型及其产生原因。
2.异常点分析方法研究：-研究现有的异常点分析方法，如基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于聚类的方法、基于深度学习的方法等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实验验证相结合的方法，逐步深入地开展研究工作：
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解感温阵列光栅技术、异常点分析方法等方面的研究现状和发展趋势，为研究方向的确定和方法的选择提供参考依据。
2.数据采集与分析阶段：根据选定的应用场景，采集真实的感温阵列光栅数据，并对数据进行预处理，例如数据清洗、去噪、插值等，为后续的异常点分析提供高质量的数据基础。
3.算法研究与改进阶段：-深入研究现有的异常点分析方法，分析各种方法的优缺点和适用范围。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.针对应用环境下感温阵列光栅数据的特点，提出改进的异常点分析方法，提高算法在处理高维、非线性数据时的准确性和鲁棒性。
2.结合具体的应用场景，对异常点分析方法进行优化，提高算法的实用性和针对性，例如考虑不同应用场景对异常点类型的不同定义和处理方式。
3.构建感温阵列光栅异常点分析的评价指标体系，为不同算法的比较和评估提供客观依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李康,刘晓东,张涛,等.基于改进LOF算法的电力负荷异常点检测[J].电力系统保护与控制,2021,49(20):116-123.
[2]张宇,陈圣波,周文睿,等.基于变分模态分解和孤立森林的轴承故障诊断[J].振动与冲击,2020,39(18):160-167.
[3]刘洋,王晓宇,刘文印,等.基于堆叠去噪自编码器和One-Class SVM的风电机组SCADA数据异常检测[J].中国电机工程学报,2021,41(07):2557-2568.
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