异常数据挖掘相关论文
本文提出了基于低秩矩阵分解原理的异常检测算法,将其应用于金融领域股票市场中的大量数据,并尝试从中挖掘股票数据展示出的异常表......
当前社交网络异常数据挖掘算法设计过程中，没有提取社交网络数据特征，导致异常数据检测率低、检测运行时间长，为此设计基于深度集成学......
针对当前社交网络异常数据挖掘算法设计过程中未提取社交网络数据特征，导致异常数据检测率低、检测运行时间长的问题，提出一种基于深......
在网络安全问题日益突出的今天,如何迅速而有效地利用入侵检测系统发现并正确响应各种入侵行为,对于保证系统和网络资源的安全十分......
随着数据库技术、人工智能和数理统计等技术的发展与融合，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘作为20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术......
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息......
本文为实现对统计数据驱动的异常检测与预警,通过对异常数据挖掘、熵权法,建立了灰色预测、Topsis模型,旨在筛选出风险性数据并对......
在对航空器的异常数据检测中，由于数据间特征相似性和多样性，使得数据之间的内在关联性高。采用传统的检测方法时，由于这种高的关联性......
本文主要讨论了异常数据挖掘在实际中的应用,简要地介绍了异常点的定义、分类及异常数据挖掘的定义、功能等,详细的介绍了异常数据......
在传统的独立成分分析方法中，没有考虑异常数据值对分离性能的影响。该文提出了一种基于影响函数的检测方法，通过该方法可以发现隐藏......
大数据时代,数据挖掘方法已经被很多人熟悉和应用,此类模型算法也越来越多地应用在系统中。本文简述了三种异常数据挖掘方法,探索......
数据挖掘是一个多学科的交叉领域,包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学,统计学中的聚类分析、相关分析、回归分析......
为了推动上海市烟草专卖市场监管方式转型,实现市场监管水平的有效提升,通过引入异常数据挖掘方法,从而强化市场异动预测和分析。......
随着计算机、网络通信技术以及无线传感硬件设备的快速发展，数据挖掘技术引起了人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术中异常数据挖掘......
由于分区域中异常数据较为分散,现有方法无法对分区域数据集进行有效分类,导致异常数据挖掘效果不理想。为此提出基于朴素贝叶斯的......
异常数据是指在数据集中与大部分数据不一致或者偏离正常行为模式的数据，它往往代表一种偏差或者新模式的开始，因此对异常数据的识别......
在我国社会经济的不断发展、科技的飞速进步的大背景下,计算机网络技术的应用得到了更广泛、更高端的应用。在大数据时代中,网络信......
主要讨论了常用的异常数据挖掘方法,简要地介绍了异常数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了使用统计、距离、偏离技术、密度......
在动态增加的数据库环境下,异常数据挖掘中二次挖掘时需重新计算数据集中所有数据对象的局部离群因子的超高时间复杂度问题,在Ioc ......
异常数据挖掘是数据挖掘中一个重要方面，简要地介绍异常数据挖掘的概念及应用领域，主要讨论四种常用的异常数据挖掘方法并分析各自的......
与其它多变量时间序列(MTS)子序列显著不同的子序列,称为异常子序列(含异常数据)。该文提出了一种基于滑动窗口的MTS异常子序列的......
为了提高对Web异常数据的检测及挖掘能力，保障Web网络数据库的安全稳定运行，进行Web异常数据挖掘的软件开发，提出一种基于堆栈弹出中......
随着计算机信息系统的日益普及,对时间序列数据进行分析处理,从中挖掘出蕴藏在数据信息背后的客观规律,对现实有着十分重要意义。......
在对数据库异常数据检测的研究中,由于进行异常数据挖掘时,都是依靠异常数据表现出的特征,根据模式识别的原理,进行异常数据的检测......
讨论了基于距离的异常点检测算法,分析了使用该算法进行异常点检测时效率较低、需要设置参数、算法实现困难等缺点;利用基于距离和......
研究基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。在进行地震异常数据挖掘过程中,由于地震监测系统信号时变性及监测环境的不稳定性,采用......
给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析......
信息熵是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一,已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用信息熵度量不确定......
粒计算理论提供了一种新的处理不确定、不完全与不一致知识的有效方法。知识粒度是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一。已......
