【摘 要】
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针对当前云计算环境下,大气污染预测软件异常数据检测存在的检测准确率低和执行效率低等问题,提出一种基于高斯过程回归模型（GPR）的大气污染预测软件异常数据检测方法。采用短
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究计划项目,编号（16JK1045）, 宝鸡市科技计划工业公关项目,编号（14GYGG-4）, 宝鸡文理学院科学研究重点项目,编号（ZK14083）
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针对当前云计算环境下,大气污染预测软件异常数据检测存在的检测准确率低和执行效率低等问题,提出一种基于高斯过程回归模型（GPR）的大气污染预测软件异常数据检测方法。采用短时的面积特征与梯度特征描述软件测试端口的流量行为,将实时获得的流量行为通过多级多粒度方法定位,完成测试端异常检测;根据测试端输入输出数据间的关联性,统计多个测试端口,采用GPR构建异常数据预测模型,对比实时监测的输出数据与预测模型的输出数据,实现预测软件异常数据检测。
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