【摘 要】
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随着物联网、云计算、移动互联网等信息产业的不断进步,数据规模越来越大、处理难度也逐渐加大。而海量的数据中,异常数据会干扰后续的挖掘、预测与分析。因此,有必要对异常
【基金项目】
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江西省青年科学家培养对象计划项目(20142BCB23017),江西省教育厅科技计划项目(GJJ151538,GJJ160554),江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放项目(JELRGBDT201802)
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随着物联网、云计算、移动互联网等信息产业的不断进步,数据规模越来越大、处理难度也逐渐加大。而海量的数据中,异常数据会干扰后续的挖掘、预测与分析。因此,有必要对异常数据进行检测,提高数据的准确性。但由于数据量过大,大数据常常不具备明显的分布特征,然而对非典型特征的数据进行建模是一个挑战,因为推理会变得更加困难。以空气质量大数据为例,研究了如何将不具备明显分布特征的大数据,利用独立的高斯分布混合分布描述此类数据。在前期研究的高斯混合模型+神经网络的基础上优化了均值和协方差的选取,使得结果更加准确。这对于异常数
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