离群检测相关论文
随着电力系统智能化水平的不断提高,电网中产生的数据体系也越来越庞大,而数据的质量会直接影响电力系统的运行分析和规划决策.文......
单体电池间的性能差异是影响动力电池组使用安全性的主要因素之一,为识别电池组中一致性差的电池,即更容易发生危险的异常电池.文......
工业大数据时代的到来推动了现代制造业的发展,制造业在发展过程中积累了大量数据。数据挖掘是大数据分析的一种有效途径,其挖掘结......
离群检测是数据挖掘研究的重要组成部分,其任务是,在给定数据对象集中发现那些与其他大部分对象相比有显著不同特征的对象。在大部......
基于Context的时空离群数据是一类当前未知的、潜在有用的重要知识,代表地理现象或地理过程的特殊性。时空离群检测已在动植物生态......
离群检测是帮助人们在繁多复杂的信息中准确而快速地获取具有显著异常特征信息的数据挖掘方法。其在互联网、通信、金融、医学、地......
离群检测是数据挖掘的重要任务之一,它的主要目标是从数据集中发现与大部分其他数据点有显著区别的样本。这些数据点往往蕴含着重......
学位
离群检测作为数据挖掘的重要研究内容之一,被广泛应用于信用卡欺诈交易、故障检测和医疗诊断等众多领域。为了有效检测高维数据中......
随着互联网的快速发展,各行各业都有源源不断的数据产生,从这些数据中发现有价值的信息并为相关人员提供决策支持,是当前数据挖掘......
为克服传统目标跟踪算法特征表示单一、局部结构信息利用不足等问题,提出了一种多特征融合的混合模型跟踪算法.算法首先将像素的局......
针对NDOD(outlier detection algorithm based on neighborhood and density)算法在判断具有不同密度分布的聚类间过渡区域对象时......
在我国节能减排的大环境下,企业的电能耗预测问题一直都备受关注。准确预测电能耗对企业决策有重要的意义。本文以鞍山某矿山公司......
数据流离群检测因内存容量限制和实时检测需求而成为离群检测的一个难点。介绍了一种快速混合属性数据流离群检测算法。在衰减模型......
分析了无线传感器网络节点定位过程中的安全性问题,针对接收信号强度指示（RSSI）测距技术,提出了一种结合梯度下降法和离群检测技术的......
针对数字图像出现的区域克隆安全问题,提出基于局部不变特征及离群检测技术的数字图像区域克隆认证算法。该算法首先通过高斯差分......
任何涉及k近邻求解问题的算法被应用于处理不同特征的数据集时,参数k值的选择都会明显影响算法的性能和结果.因而,如何选择k近邻算......
交通事件的检测与确认是交通事件管理中的首要问题。基于线圈和视频数据的检测方法由于成本高，检测效果不明显，在实际应用中受到限制......
智能视频监控技术发展迅速,对运动目标进行检测与感兴趣区域(ROI)分割是智能分析的基础。然而,在现有的运动目标检测算法基础上进......
针对在线教学过程中教学方案缺乏针对性、教学效果评估和反馈缺乏时效性的问题,在量化数据与相似度排序的基础上提出基于学习过程......
复杂数据集通常包含不同的组织模式,传统的离群检测算法从单一视角寻找离群点,不能充分利用多视角信息,造成信息遗漏。提出一种基......
研究核聚类方法在机械故障检测中的应用问题,将基于半监督学习的模糊核聚类方法用于齿轮箱离群故障的检测。机械故障早期检测的难......
用电采集负荷数据反映了用户的用电特性及用电习惯,通过用电负荷数据分析识别用电离群用户。根据高维用电负荷数据的特点,提出了一......
离群检测作为数据挖掘中一项重要内容，已经应用于许多领域，因此引起广泛关注。介绍了传统的离群点检测算法的分类，针对传统算法无法适......
企业的电能耗预测是电力系统负荷管理的重要工作,其预测精度的高低将直接影响企业电力系统运行的经济性和安全性。本文以鞍山某矿......
根据所采用的设计思想，对无线传感器网络中现有的离群检测算法进行分类，并分析比较各种检测算法的特点。在此基础上，提出了无线传感器......
无线传感网络经常被部署于条件恶劣、无人值守的环境中,受到恶劣天气、软硬件故障、能量不足或者恶意攻击等因素的影响,传感器节点......
数据挖掘以发现常规模式为主体，但离群数据在欺诈分析及安全领域具有重要分析价值，离群数据检测已成为数据挖掘的重要内容。对聚类与......
提出一种基于混沌行为预测的金融交易离群检测方法.通过对短期金融交易时间序列的混沌分析,建立其未来行为趋势预期机制.利用RBF神......
提出了一种基于相交关系的GML空间线对象离群检测算法DOL_IR,该算法首先计算GML线对象与其他空间对象的相交关系,定义基于相交关系......
离群点检测任务通常缺少可用的标注数据,且离群数据只占整个数据集的很小一部分,相较于其他的数据挖掘任务,离群点检测的难度较大,......
在LDOF算法的基础上，提出一种基于多重聚类的离群点检测算法PMLDOF。该算法针对局部离群度量计算量大的缺点，采用聚类剪枝技术作为减......
为解决现有无监督图像分割模型对强噪声环境鲁棒性差、无法适应复杂混合噪声的问题,提出了一种基于One-class SVM方法的改进后的噪......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
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离群数据就是相对于大量常规数据而表现出异常数据模式的数据点。许多数据挖掘方法致力于减少离群数据的影响或者将它们彻底清除，这......
数据集存在多样性,导致样本点的密度难以有效度量且效率低下,多数基于密度的异常检测方法局限于局部密度的计算,使其无法适应复杂......
随着各种技术在电力企业信息系统数据质量检测中的应用,企业数据质量得到大幅度提升。然而,当前的数据质量检测方法一般只是针对数......
介绍离群点的定义和传统的离群检测算法,针对传统离群检测算法无法适用于高维数据的问题,分析现有的基于子空间的高维数据离群检测......
随着网络信息技术的不断革新,数据收集变的非常便捷,对数据的分析和研究也越来越受到重视,数据挖掘已经成为众多领域的研究热点。......
石油价格系统是一个典型的复杂系统。石油资源天然的稀缺性及其分布的不均衡性,使得石油价格除了会受到供求关系的影响外,还易受诸......
离群检测技术是数据挖掘的关键任务之一，主要目标是挖掘新奇的数据点及其生成模型或机制，为用户深入分析和理解数据提供支撑。离群数......
大数据的价值实现,归根到底还是依赖于数据挖掘技术.而在很多领域中,海量数据的非常规模式往往更具分析价值.离群检测,也叫异常检......
在数据集中,离群点是指那些相对于大量常规数据异常孤立的数据模式。在很多情况下离群点被认为是噪声而抛弃,但在实际应用中我们发......
