孤立点检测相关论文
数字货币交易中的洗钱行为区别于传统金融犯罪形态,具有强匿名,去中心化等特点,传统反洗钱技术手段难以直接适用,这给挖掘洗钱线索、鉴......
孤立点检测作为大数据研究中的一项重要技术,在网络监测、电信和信用卡欺诈、金融证券服务等各大应用领域中都发挥着巨大的作用。......
本文提出了基于Rough集聚类方法的孤立点检测算法。该算法首先使用Rough集聚类算法将数据集划分为互不相交的若干子集,然后使用基......
质量控制是伴随着制造业的发展而发展起来的,但科学的质量控制方法在二十世纪初才形成.我们所研究的质量控制是指为达到质量要求所......
孤立点检测是数据挖掘的一个重要研究方向,随着其应用范围的不断扩大,传统的孤立点检测算法遇到了一个最大的障碍,不适应高维数据......
目前的高炉专家系统研究一般是基于传统数据库技术的。由于高炉专家系统的数据具有流数据(StreamingData)的特点,本文将数据流技术......
随着经济的迅速发展,人口膨胀、资源危机、环境污染等问题的出现使人们越来越认识到可持续发展的重要性。实施可持续发展战略,走可持......
从大型数据集中发现有趣的,有用的且预先未知的知识的过程被称为数据挖掘。数据挖掘又称数据库中的知识发现,是数据库研究最活跃的领......
从数据整合中实现数据挖掘和商业智能,是数据整合的最终目标和提升数据价值的最好表现。90年代以来数据挖掘技术得到了快速发展,几......
学位
孤立点检测是数据挖掘的一个重要方面,因其独特的知识发现功能而得到较为深入的研究。孤立点检测算法已经在金融欺诈检测、网络入......
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数据挖掘技术是从上个世纪80年代开始发展起来的一门新技术,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提......
近年来,RFID技术已广泛应用于生产、物流、交通、运输、医疗、防伪、图书管理、设备跟踪和资产管理等领域。但由于外部环境干扰和......
数据挖掘(Data Mining)是近几年来发展起来的一门新兴的数据库技术,它是按照既定的业务目标,对大量的数据进行探索和分析,从中提取潜......
数据挖掘是从大量的数据集中提取隐含的、未知的、潜在有用的知识的过程,是数据库研究最活跃的领域之一。而孤立点检测是数据挖掘......
近几年孤立点检测研究已经成为数据挖掘的热点。孤立点检测的作用是扩展人们的感官功能,来发现那些不能被人们容易发现的知识,识别......
入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一,通过收集各种网络数据,从中分析和发现可能的入侵攻击行为。为增强从海量数据中......
可视化技术将数据以图像、动画等直观方式呈现给用户,用户可查看属性的特点、相关性、数据的分布等,更好地理解数据中隐藏的信息,......
孤立点检测是数据挖掘中的一个重要问题,旨在发现隐藏在大型数据集中的有用的异常对象和异常模式,并已广泛应用于信用卡欺诈检测、......
针对直接聚类算法聚类误差比较大的问题,本文给出一种基于孤立点检测的欠定盲辨识方法.该方法首先将观测信号变换到时频域;然后,在......
孤立点检测是数据挖掘的重要研究方向之一,目标是发现数据集中不具备数据一般特性的数据对象,通过挖掘数据属性间内在的数量关联......
孤立点检测是数据挖掘中一个重要方面,用来发现“小的模式”(相对于聚类),即数据集中问显著不同于其他数据的对象.在以往的数据挖掘......
本文对利用运动序列图像进行运动检测进行了研究。文章围绕噪声分布模型、从噪声的中位数直接估计方差、在序列图像运动检测中的实......
DNA微阵列(基因芯片)技术的出现,使人们能够获得高通量的基因表达数据,这将成为今后重要的生物医学研究工具。但微阵列数据具有小样......
在现实生活的各种领域中,经常会出现一些与数据集的一般行为或模型不一致的数据对象,这些对象称为孤立点,它们可能包含某些重要的隐藏......
在处理混合型大数据时,已有孤立点检测算法往往存在时间代价大、适用性差等问题.为了解决这一问题,本文基于最近邻思想提出了一个......
目的利用聚类分析方法帮助物理师发现参数异常的治疗计划,提高计划核对工作效能。方法从肿瘤信息管理系统数据库中提取2010-2015年......
孤立点挖掘是数据挖掘的重要研究方向之一,其目标是发现数据集中不具备数据一般特性的数据对象.传统孤立点挖掘算法通常基于项集属......
提出一种基于凝聚层次聚类消除孤立点的新方法,借助聚类树识别孤立点.去除孤立点后,利用RBF网络建立动态预测模型,实验结果表明,网......
针对数据源中出现的错误数据,分析了孤立点检测方法在数据清理中的重要性,提出了一种基于孤立点检测的错误数据清理方法.在对常用......
定义了最小超球面密度的概念,提出了一种基于最小超球面密度的孤立点检测算法(minimum hyper sphere density,MHSD)。该算法根据数......
为了改进传统的仅仅是把手工审计流程计算机化的计算机辅助审计方法和发现被审计数据中的隐藏信息和更多的审计证据,提出了一种先......
针对现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善,提出了一种快速有效的基于层次聚类的......
为解决数据集中关联属性之间的干扰问题,通过引进Mahalanobis距离,并对传统的k近邻孤立点检测方法进行了改进,提出了一种新的基于......
针对大流量骨干网的在线网络异常检测是目前网络安全研究的热点之一,提出一种网络异常检测方法,有效在线处理大数据流,利用密度聚......
提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,同时发现数据中的孤立点.实验结果表......
孤立点检测在入侵检测中有着重要的意义,故将基于RNN的孤立点检测方法应用于网络入侵检测当中.先将数据集用于神经网络的训练,然后......
孤立点(outlier)又称离群点,为位于远离与之相应的随机变量平均值的点。针对考试数据分析和孤立点检测问题,给出了答卷数据的谱聚类算......
为提升入侵检测系统的整体性能,文中提出一种新的算法。首先使用孤立点滤除算法进行数据前期处理,通过特征选取算法筛选出各分类器......
基于距离的孤立点检测算法在很多领域都有重要应用,效率不高却限制了孤立点检测算法的广泛应用。针对这个问题,文中通过分析基于索引......
对经典的基于距离的孤立点挖掘算法进行了改进,引入“关键属性”,即减少了挖掘的数据量,从而提高了孤立点挖掘的效率,并且改进常用距离......
孤立点检测是数据挖掘领域的一个重要分支。随着人们对数据质量、欺诈检测、网络入侵、故障诊断等问题的关注,孤立点检测在信息科......
孤立点挖掘是数据挖掘的一个重要领域,而统计分析方法在孤立点检测中具有天然的优势。本文将统计聚类方法融入RBF神经网络,提出了一......
孤立点(也称为噪声、异常点等)是那些不符合数据一般模型的数据,它们与数据集的其他部分不同或不一致。检测孤立点的主要目的是为了从......
孤立点是不具备数据一般特性的数据对象。支持向量机((SVM)将数据点映射到高维特征空间,通过划分最大间隔的超平面来分离孤立点和正常......
孤立点检测是数据挖掘的重要分支之一,旨在发现一个数据集中与多数对象行为明显不同的一些对象.针对分类型矩阵数据,通过给出一种......
针对孤立点检测算法的一些弊端和煤矿安全预警系统的实际情况,选择一个基于距离和孤立点检测算法对瓦斯浓度的异常数据进行处理,分......