基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测方法

本发明公开一种基于自适应参数DBSCAN的飞行器异常检测方法，其实现方案为，通过Z‑score标准化处理飞行器的纬度、经度、高度、速度数据，通过距离矩阵生成eps‑list；利用二分搜索优化法优化eps‑list中的eps值，将其对应的minpts值作为自适应参数；使用K‑means算法建立候选eps‑list；通过DBSCAN算法进行聚类；利用聚类结果检测异常，识别噪声点并分析其特征。本发明无需人为干预即可自动确定算法参数，直接提高聚类的准确性和鲁棒性，处理大规模飞行器数据可保持很高的响应速度，可更精准地识别飞行状态中的异常情况，提高飞行安全监控的效率和可靠性。