《表4 算法参数设置表：面向卫星电源系统的一种新颖异常检测方法》

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《面向卫星电源系统的一种新颖异常检测方法》

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由表5可知，其他算法由于数据维度较高，导致准确率低于RFAE。由于异常样本的数量远远低于正常样本，导致类别不平衡，从而预测为假正的样本数量较多。其他算法虽然召回率较高，但是精确率比较低。F值综合了召回率和精确率来衡量模型的优劣，由表5可知，RFAE算法的检测效果明显优于其他算法。此外，表5的最后一行展示了每个算法在预测阶段的运行时间，RFAE模型的运行时间最短，略低于PCA的运行时间，这是由于RFAE模型在训练完成后直接调用训练好的模型进行检测。综上所述，RFAE模型在预测效果和运行时间上均优于当前主流的异常检测算法。