【摘 要】
：
针对无数据标签的群数据异常检测问题,提出在无监督模式下利用k最近邻(kNN)算法检测群数据异常.为减少由于异常值与正常值之间相互干扰而产生的漏报和误报,提出用反向k近邻(R
【机 构】
：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海交通大学软件学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金重点项目(61732013),国家重点研发计划(SQ2019YFB170208)。
论文部分内容阅读
针对无数据标签的群数据异常检测问题,提出在无监督模式下利用k最近邻(kNN)算法检测群数据异常.为减少由于异常值与正常值之间相互干扰而产生的漏报和误报,提出用反向k近邻(RkNN)算法对异常群数据进行反向过滤.反向k近邻算法首先将统计距离作为不同群数据间的相似性度量,再用kNN算法求得每个集群的异常得分,并获得初始异常,最后使用RkNN算法对初始异常进行过滤.实验结果证明,所提算法能有效减少漏报和误报,且具有较高的异常检测率和良好的稳定性.
其他文献
根据《国企改革三年行动方案(2020—2022年)》的精神和要求,分析了落实国企改革三年行动的重要性,提出要准确把握国企改革三年行动的核心要义和操作要领,立足中国邮政改革三
随着互联网应用的普及,如何解决信息网络安全与业务对互联网应用需求的矛盾成为邮政技术人员必须面对的问题。以四川邮政安全对外服务网关建设为例,通过对Nginx服务器的二次
介绍了广东邮政营销活动管理平台采用开源Spring Cloud框架实现微服务架构应用系统的运行、开发和管理方案,结合Redis缓存、RocketMQ消息队列、Ceph对象存储等技术解决了高并
寄递业务量的逐年增长给邮政邮路运输带来巨大压力,传统以经验为主导的邮路规划需要进行调整。根据目前邮路组网的发展现状,结合当下大数据分析、数学算法优化的思路,综合考
成本管理是企业全面预算管理体系的关键环节。立足邮政企业成本预算管理现状,剖析了当前邮政企业成本预算存在的测算信息不对称、资源配置不平衡等问题,从整章建制、统一标杆
针对物流企业集散中心存在的业务痛点,对问题进行抽象化并提出其在人工智能环境下的解决范畴。通过阐述目标检测算法的使用过程、测试条件以及算法在对痛点问题模拟测试中的效果,为集散中心作业流程提供了优化方案。
基于高精度速度势型布西内斯克(Boussinesq)方程对三维液舱内的浅水晃荡现象进行模拟.研究在势流理论框架下进行,总的速度势被分成了两个部分:一部分是在流域内满足拉普拉斯
开展气动肌纤维静态特性建模与实验研究,综合考虑气动肌纤维端部变形、摩擦力、死区气压等对其静态特性的影响,提出一种气动肌纤维静态特性数学模型.搭建气动肌纤维静态特性
为了研究船舶结构结冰的微观机理,进行了模拟计算.基于Wheeler相场模型,使用有限差分法,对不同过冷度下海水凝固形状进行模拟.在模拟过程中,将海水视为盐和纯水的二元混合物,
三维正交机织复合材料具有优异的力学性能和抗分层能力,在汽车轻量化应用方面前景广阔.以三维正交机织复合材料汽车翼子板为研究对象,基于多尺度仿真预测方法,建立复合材料弹