《表4 精确率、召回率与F1分数（检测目标为序列）》

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《基于深度学习的ADS-B异常数据检测模型》

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可以看出，模型精确率较低，尤其是针对网络延迟这种异常模式，这是因为异常序列段长度相对于整个测试航班所占比例较小。为提升模型精确率，在实验过程中，设置模型使其只有在连续检测到足够多的异常点时，才触发报警（现实情况中，ADS-B报文更新快，因此一些单独的异常点可以忽略，在此将异常目标锁定为序列）。对应现实情况，即给与一定的报警时间延迟（飞机平均每0.5s通过ADS-B报文广播一次它的速度、位置等信息）。表4和表5为连续检测到超过10个异常点再触发异常报警的情况，可以发现模型检测精确率大大提高。