【摘 要】
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复杂领域中,异常检测的困难是异常信息和正常信息高度混杂,针对此问题,提出了基于方差的异常检测模型(variance-based outlier detection model,VODM).此模型把数据集的信息
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室,中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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复杂领域中,异常检测的困难是异常信息和正常信息高度混杂,针对此问题,提出了基于方差的异常检测模型(variance-based outlier detection model,VODM).此模型把数据集的信息分解为正常信息和异常信息两部分,使得在正常信息损失最小的目标下,异常点集合就是前k个包含最多异常信息的样本.VODM只是一种检测异常的理论框架,为此,采用主曲线作为其实现算法.股票市场中异常收益检测的实验表明,VODM及其算法是有效的.
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