基于监督学习的紫外-可见光光谱水质在线异常检测方法研究
尹航, 俞巧君, 侯迪波*, 黄平捷, 张光新, 张宏建

In-Situ Detection of Water Quality Anomaly with UV/Vis Spectrum Based on Supervised Learning
YIN Hang, YU Qiao-jun, HOU Di-bo*, HUANG Ping-jie, ZHANG Guang-xin, ZHANG Hong-jian
非监督方法检测效果===(a): 入侵事件实际浓度; (b): 统计量作为报警信号, 阈值 Tα =0.65; (c): 离群点;(d): 异常概率; (e): 水质报警序列; (f): 与真实情况对比