为了改善人工判读飞参数据效率低且易出现误判和漏判的不良状况,本文提出一种基于稀疏自动编码器( Sparse auto-encoder, SAE)的飞参数据异常检测方法。首先构建了SAE的基本框架,然后以滑动窗口的形式生成训练样本。其次,用正常样本并结合BP算法对整个网络模型进行训练和优化以得到相应的正常样本重构误差分布阈值。最后,根据测试样本的重构误差对飞参数据中的典型异常进行检测。实验证明,该方法可在样本不平衡的情况下,仅利用正常样本构建参数空间,并得到正常样本重构误差分布门限,准确检测出飞参数据中的异常,实现飞参数据机器判读。