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基于网格划分的高维大数据集离群点检测算法研究 预览
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作者 赵伯鑫 《中小企业管理与科技》 2018年第7期139-140,共2页
数据挖掘技术的快速发展,有效带动了各个领域的发展,而离群点检测技术,作为数据挖掘技术中的重要组成,自然也成为了社会各界关注的主要课题之一。该检测方式属于数据挖掘知识中的重要研究方向,像电子商务欺诈行为检测等,都属于其检测范... 数据挖掘技术的快速发展,有效带动了各个领域的发展,而离群点检测技术,作为数据挖掘技术中的重要组成,自然也成为了社会各界关注的主要课题之一。该检测方式属于数据挖掘知识中的重要研究方向,像电子商务欺诈行为检测等,都属于其检测范畴。论文将重点就以网格划分为基础的高维大数据集离群点检测算法展开深度研究,期望能够为国内离群点研究工作发展,提供一定助力。 展开更多
关键词 离群点检测 检测算法 网络划分 高维大数据
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一种基于离群点检测的定位算法 预览
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作者 刘广聪 郝艳茹 刘铮 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第3期130-134,共5页
DV-Hop算法在无线传感器网络节点分布不均匀时定位误差较大。针对上述问题,利用离群点检测算法提高计算未知节点坐标的精度。在采用多边测量算法估计未知节点的坐标位置时用离群点检测算法LOF对未知节点的估计坐标进行分析和筛选,最终... DV-Hop算法在无线传感器网络节点分布不均匀时定位误差较大。针对上述问题,利用离群点检测算法提高计算未知节点坐标的精度。在采用多边测量算法估计未知节点的坐标位置时用离群点检测算法LOF对未知节点的估计坐标进行分析和筛选,最终确定未知节点位置。仿真实验表明,该方法能提高节点的定位精度,减小定位误差。 展开更多
关键词 DV-HOP 加权 离群点检测算法 LOF
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基于软超球体的高维非线性数据异常点识别算法
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作者 徐钢 张晓彤 +1 位作者 黎敏 徐金梧 《工程科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第10期1552-1558,共7页
在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体... 在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力. 展开更多
关键词 软超球体 高维非线性数据 异常点识别 核映射
基于判别分析原理的离群点检测算法 预览
4
作者 简述芬 侯天子 《电脑知识与技术:学术交流》 2015年第1X期90-91,共2页
信息技术进入了数据时代,多属性高维数据广泛存在很多数据集中。基于判别分析的离群点检测算法是一种新的离群点挖掘的思路,通过一个数据实例验证该算法可以检测数据之中的异常数据。
关键词 离群 判别分析 检测算法
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社群演化的稳健迁移估计及演化离群点检测 预览 被引量:3
5
作者 胡云 王崇骏 +2 位作者 谢俊元 吴骏 周作建 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2710-2720,共11页
时序数据集中的社群演化模式是网络行为动力学研究与应用的重要领域.基于社群演化的离群点检测不仅能够发现新颖的异常行为模式,同时也有利于更准确地理解社群的演化趋势.运用成员关于社群隶属关系的变化,提出了社群演化迁移矩阵的... 时序数据集中的社群演化模式是网络行为动力学研究与应用的重要领域.基于社群演化的离群点检测不仅能够发现新颖的异常行为模式,同时也有利于更准确地理解社群的演化趋势.运用成员关于社群隶属关系的变化,提出了社群演化迁移矩阵的概念,研究并揭示了迁移矩阵的若干性质及其与社群结构演化之间的关系.在采用稳健回归M-估计方法进一步优化迁移矩阵降低异常点干扰的同时对社群演化离群点加以刻画和定义.鉴于复杂网络包含大量随机游走的边缘个体,所定义的离群点综合考虑其在社群中角色的变化和相对于社群总体迁移模式的差异.基于上述思想提出的演化离群点检测算法能够适应各类社群演化趋势,更有效地聚焦和发现大规模社会网络中重要成员的异常演化行为.实验结果表明,所提出的方法能够从大规模社会网络演化序列中发现重要的离群演化模式,并在现实中找到合理的解释. 展开更多
关键词 时序数据集 社群演化 迁移矩阵 稳健回归 离群点检测算法
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一种新的电梯交通流异常值检测算法 预览
6
作者 商安娜 《机械管理开发》 2008年第6期 10-11,共2页
介绍异常值的基本种类以及对序列的影响,总结至今为止国内外使用较为广泛的异常值检测算法及其相应的改进算法,在此基础上可得出一种新的电梯交通流序列异常值检测算法.仿真验证表明效果较好。
关键词 时间序列 附加异常值 新息异常值 异常值检测算法
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基于矢量量化码书的离群点检测方法 预览
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作者 胡云 李存华 孙志挥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第8期 2322-2324,2334,共4页
利用矢量量化码书作为数据分类模式最优代表集的特点,提出基于码书的离群点概念,论证了其与经典统计学关于离群点定义的内在联系。在基于学习的矢量量化码书生成算法和最近邻码字搜索算法基础上构造了离群点检测算法。实验结果表明了... 利用矢量量化码书作为数据分类模式最优代表集的特点,提出基于码书的离群点概念,论证了其与经典统计学关于离群点定义的内在联系。在基于学习的矢量量化码书生成算法和最近邻码字搜索算法基础上构造了离群点检测算法。实验结果表明了提出的关于离群点定义的合理性和算法的有效性。 展开更多
关键词 矢量量化 码书 离群点检测算法
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时序IO与AO型异常值稳健联合检测法及其应用 预览
8
作者 王志坚 王斌会 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第7期13-16,共4页
文章分析了基于假设检验的时间序列IO、AO型异常点检测法的不稳健性,并在此基础上构建了IO、AO型异常点稳健联合检测法。模拟和实证分析均表明:相比于传统检测法,提出的稳健联合检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好地捕捉到我国... 文章分析了基于假设检验的时间序列IO、AO型异常点检测法的不稳健性,并在此基础上构建了IO、AO型异常点稳健联合检测法。模拟和实证分析均表明:相比于传统检测法,提出的稳健联合检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好地捕捉到我国金融市场的异常特点。 展开更多
关键词 IO型异常点 AO型异常点 稳健联合检测算法 金融时间序列
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基于校园一卡通数据的贫困学生消费异常数据检测分析 预览 被引量:1
9
作者 蒲飞 赵正辉 +1 位作者 涂旭东 陈苗 《电子测试》 2018年第6期58-60,共3页
高校一卡通系统是数字化校园建设的重要组成部分,具有信息服务、身份识别、金融服务、消费等主要功能。利用一卡通系统采集在校生的基础数据,通过数据挖掘技术,进行贫困生辅助认定分析,为学校的奖惩助贷管理和决策提供数据基础。首先通... 高校一卡通系统是数字化校园建设的重要组成部分,具有信息服务、身份识别、金融服务、消费等主要功能。利用一卡通系统采集在校生的基础数据,通过数据挖掘技术,进行贫困生辅助认定分析,为学校的奖惩助贷管理和决策提供数据基础。首先通过数据预处理技术提取相关特征;其次利用经验样本进行正态分布验证;最后针对候选贫困生样本采用基于正态分布的一元离群点检测算法进行异常点检测,检测所得异常结果用于学校学生工作人员在对贫困生最终认定时做辅助参考。 展开更多
关键词 一卡通数据 数据挖掘 正态分布 一元离群点检测算法
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统计监控建模数据预处理离群点检测算法 被引量:2
10
作者 肖应旺 杨军 +2 位作者 张承忠 姚美银 杜瑛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2013年第4期756-761,共6页
针对基于多向主元分析(Multi-way Principal Component Analysis,MPCA)(包括主元分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)的统计监控模型易受建模数据中离群点影响的不足,通过对各种不同尺度的中心化和标准化方法及鲁棒离群点检... 针对基于多向主元分析(Multi-way Principal Component Analysis,MPCA)(包括主元分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)的统计监控模型易受建模数据中离群点影响的不足,通过对各种不同尺度的中心化和标准化方法及鲁棒离群点检测算法的对比研究,提出了一种基于改进尺度的中心最短距离/椭球多变量整理(Closest Distanceto Center/ellipsoidal Multivariate Trimming,CDC/MVT)的建模数据离群点去除算法。该算法首先利用改进尺度得到离线建模正常数据的均值和标准差,并对数据进行中心化和标准化处理;然后利用CDC算法找出建模历史数据中最一致的一半正常点;最后用这最一致的一半正常点初始化MVT的马氏距离的均值和协方差,并通过迭代计算得到其他的正常点。将该算法应用于β-甘露聚糖酶发酵间歇过程离群点的去除,与其他鲁棒离群点检测算法相比,应用结果表明该算法能有效地去除建模数据中的离群点。 展开更多
关键词 鲁棒离群点检测算法 多元统计监控建模 数据预处理 β-甘露聚糖酶发酵间歇过程
统计监控建模离群点检测数据预处理高效算法 预览 被引量:4
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作者 肖应旺 杨军 +1 位作者 张承忠 杜瑛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2742-2746,共5页
基于多向主元分析(multi-way principal component analysis,MPCA)(包括主元分析(principal component analysis,PCA))的统计监控模型易受建模数据中离群点影响,将数据点的k-最近邻(k-nearest neighbor,k—NN)距离d^k作为... 基于多向主元分析(multi-way principal component analysis,MPCA)(包括主元分析(principal component analysis,PCA))的统计监控模型易受建模数据中离群点影响,将数据点的k-最近邻(k-nearest neighbor,k—NN)距离d^k作为离群度指标能有效地发现非线性数据集中的离群点,但现有的基于该定义的鲁棒离群点检测算法对不同尺度的中心化和标准化方法非常敏感,且需要计算每个数据点的d^k,引起巨大的计算开销。提出一种改进尺度的近邻修剪(modified scale neighborhoodpruning,MSNHP)高效鲁棒离群点检测算法用于对统计监控建模数据集的预处理。该算法利用改进尺度得到离线建模正常数据的均值和标准差,并对数据进行中心化和标准化处理;在每次d^k查询过程中计算出其他点的d^k上界用于直接修剪非离群点,以减少d^k查询的次数;并通过优化搜索次序提高修剪效果和减少每次d^k查询的计算开销。将该算法应用于β-甘露聚糖酶发酵间歇过程离群点检测,与其他鲁棒离群点检测算法相比,应用结果表明该算法明显减少了计算开销,对数据集数据个数和算法参数都具有更好的伸缩性。 展开更多
关键词 改进尺度的近邻修剪 高效鲁棒离群点检测 统计监控建模 数据预处理
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