基于局部偏离因子的孤立点检测算法

孤立点检测是知识发现中的一个活跃领域,如信用卡欺诈、入侵检测等。研究孤立点的异常行为能发现隐藏在数据集中更有价值的知识。该文提出基于局部偏离因子(LDF)的孤立点检测算法,利用每个数据点的LDF衡量该数据点的偏离程度。实验结果表明,该算法能有效检测孤立点,其效率高于LSC算法。

基于偏离因子法的绩效考核评价模型

针对不同考核对象,由于考核成员不同,采用的考核尺度不同,带来的考核数据缺乏可比性的情况,提出偏离因子的概念。把由于考核成员不同带来的考核数据偏差,进行修正,得出的修正数据具有较好的可比性,提高了评价结果的可信度。最后,通过例子,利用提出的方法进行验证,说明提出方法的有效性。

基于空间局部偏离因子的离群点检测算法

针对空间数据集的特性,提出一种基于空间局部偏离因子(SLDF)的离群点检测算法。利用SLDF度量空间点对象的离群程度,计算空间数据集中点对象的SLDF值并对其进行排序,将取值较大的前M个点对象作为空间离群点。实验结果表明,该算法能较好地检测空间局部离群点,其有效性与准确性均优于SLZ算法,适用于高维大数据集的空间离群点检测。

自身免疫性甲状腺病Th1/Th2细胞因子平衡的偏离

目的探讨自身免疫性甲状腺病中Graves病和桥本甲状腺炎患者外周血Th1/Th2细胞因子平衡偏离的方向。方法应用酶联免疫吸附法分别检测50例Graves病患者,20例桥本甲状腺炎患者和20例健康献血者外周血γ干扰素(IFN-γ)和白介素-4(IL-4)。以IFN-γ/IL-4作为反映Th1/Th2细胞因子的指标。结果与正常对照组对比,Graves病和桥本甲状腺炎患者外周血IFN-γ无明显变化(P>0.05),IL-4明显下降(P<0.01),而IFN-γ/IL-4比值升高(P<0.05)。结论自身免疫性甲状腺病中Graves病和桥本甲状腺炎外周血Th1/Th2细胞因子平衡显现Th2细胞因子低下型,而Th1/Th2相对升高。

基于CART决策树的分布式数据离群点检测算法

在分布式计算环境中,离群点通常表示数据中的异常情况,例如故障、欺诈、攻击等。通过检测分布式数据的离群点,可以对这些异常数据进行集中处理,保护系统和数据的安全。而进行离群点检测时,不仅要考虑数据的规模和复杂性,还要在分布式环境下高效地发现离群点。因此,提出一种基于CART决策树的分布式数据离群点检测算法。在构建CART决策树时,使用类间中心距离作为分裂准则,根据分离类别对训练数据进行分类,从而确定数据的类型。在上述基础上,考虑到离群点的分布模式与其周围数据对象不同,使用空间局部偏离因子(SLDF)对空间内各个数据对象之间的离群程度展开度量,同时在高维空间内展开网格划分,引入SLDF算法检测剩余离群点集,最终实现分布式数据离群点检测。实验结果表明,所提方法的离散点检测错误率在0.010以内,可以更加精准地实现分布式数据离群点检测,具有良好的检测性能。

基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型

为了避免股票市场中因子之间复杂非线性关系引起的多因子选股模型过拟合现象,基于因子偏离度对股票因子数据进行分析,筛选影响股票收益率的有效因子,通过梯度提升树对股票影响因子的权值进行不断调整和分析,建立一个DEV-GBDT量化选股模型,再根据基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型的预测结果进行模拟交易,以沪深300指数成分股2010年1月1日—2019年7月31日数据为例进行实证分析。实验结果表明,DEV-GBDT选股模型的年化收益率达26.14%,比传统GBDT选股模型提高8.61%。基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型能有效识别股市影响因子,提高股票预测准确度,帮助投资者获得超额收益。

一种基于偏离的局部离群点检测算法

针对现有的局部离群点检测算法对数据对象不加分区,致使计算复杂度高的问题,提出了一种基于偏离的局部离群点检测算法。该算法首先对数据集进行分区,将可能存在的局部离群点与其紧邻的簇划分到一个数据块中,然后在每个数据块内,根据离散系数刻画各个数据对象的偏离度,从而求得每个数据对象在其所属的数据块内的局部偏离因子,发现可能存在的局部离群点。理论分析和实验结果表明,该算法具有良好的识别局部离群点的能力,检测的准确率和时间效率均优于经典的LOF算法。

基于数据集对象平均离群因子的离群点选择算法

针对传统的局部离群点检测算法中存在离群点判定的主观性过强的问题,通过研究局部离群点检测相关算法,提出了一种基于数据集对象平均离群因子的离群点选择算法.该算法首先求得各数据对象的邻域对象,进而根据邻域数据集合求出各自的离群因子,在进行离群点选择时计算出数据集的平均离群因子,将每个对象的离群因子与平均离群因子进行比较判断对象是否为离群点.理论分析和实验对比结果均表明,该算法在进行离群点选择时可以有效地避免离群点选择的主观性,更好地提高检测的准确率.

用日全食光谱探测太阳中低层大气对局部热动平衡的偏离

在太阳大气不同层次连续光谱中叠加有丰富的发射线或吸收线,对这些谱线轮廓进行反演分析可以探测太阳大气的化学成分和物理状态.太阳大气的色球及过渡区由于其密度低难以建立热动平衡,建立相应的大气模型需要采用非局部热动平衡(Non-Local Thermodynamic Equilibrium,N-LTE)理论.根据相对偏离因子计算来研究太阳中低层大气偏离局部热动平衡(Local Thermodynamic Equilibrium,LTE)分布的情况.首先对日全食观测过程中得到色球和过渡区不同高度形成的两条光谱数据进行反演,得到确定观测谱线的参数信息,如连续谱源函数、谱线源函数、多普勒宽度和由此推出的等效动力学温度;根据这些反演出的谱线参量计算出二维视场内每个空间采样点偏离LTE状态的定量结果;其次,根据用于观测的积分视场单元光纤排布阵列重构出辐射强度、等效动力学温度和相对偏离因子二维分布.结果显示:在局部小区域,温度分布和相对偏离因子的分布存在较强相关性,而与辐射强度分布无明显相关.从两条谱线导出的等效温度和相对偏离因子分布存在明显的差异.这两种二维分布揭示出太阳大气某些小尺度区域具有较强的结构性和复杂性,为进一步理解太阳中低层大气物理提供了一种新的视角.

基于属性组权重的分类数据离群检测

属性分组是高维离群检测中的有效手段之一,可以有效缓解“维度灾难”的干扰,但现有的属性分组离群检测方法未能体现属性组之间的差异性,以及属性组的偏离程度,严重影响了高维离群检测的效果与性能。该文采用信息熵累加和刻画与描述属性组之间的差异性,提出了一种基于属性组权重的分类离群检测方法。首先,根据数据模式频率和编码长度,定义了属性组偏离因子,并将其作为属性组之间的合并依据,有效地刻画了属性组的偏离程度,进一步提高了属性分组过程中的搜索效率;其次,利用信息熵累加和定义了属性组权重,有效地体现了不同属性组之间的差异性;然后,依据属性组权重,重新定义了离群得分函数,并提出了一种基于属性组权重的分类数据离群检测算法;最后,采用UCI,NTU,KEEL和人工合成数据集,实验验证了该离群检测算法不仅具有较高的检测精度和效率,而且也具有良好的可扩展性与伸缩性,可适用于高维海量分类属性数据集的离群检测任务。

承压破碎岩石非Darcy渗流的渗透特性试验研究

地下工程中的破碎岩石在渗流过程中其结构发生两方面变化,一方面由于水压的作用引起孔隙结构发生变化,另一方面固体材料之间的接触应力造成棱角破损。因此,承压破碎岩石的渗流不同于自然堆放状态下的堆石渗流,其渗透特性随着位移或载荷的变化而产生显著变化。基于MTS815.02型岩石力学试验系统及破碎岩石渗透仪,利用稳态渗透法及轴向位移控制法测定了粒径分别为5mm―10mm、10mm―15mm、15mm―20mm、20mm―25mm以及混合粒径的破碎砂岩、煤矸石及灰岩在承压过程中非Darcy流的渗透特性,给出了岩样在不同轴向位移水平下的孔压梯度与渗流速度关系曲线,得到了渗透特性随孔隙率的变化规律,揭示了Darcy流偏离因子可能为负的现象。研究表明:1)随着孔隙率的减少,渗透率呈现整体下降的趋势,而Darcy流偏离因子的绝对值呈现整体上升的趋势;2)破碎岩石的渗透性不仅和外载水平及当前孔隙度有关,还与碎石的粒径、颗粒的排列方式以及初始孔隙结构(如初始孔隙通道)等有关;3)三种破碎岩石渗透率的量级为10-16m2―10-12m2,Darcy流偏离因子的量级为1012kg/m4―1015kg/m4;4)当颗粒的破碎细化现象严重时,Darcy流偏离因子出现负值的可能性较大。

基于网格聚类技术的离群点挖掘算法

针对离群点的挖掘,在现有的LOF算法的基础上,提出了一种基于网格聚类技术的离群点挖掘算法AOMGC。该算法将离群点挖掘分成两步挖掘过程。此外,该算法对其网格的划分加以改进,并能根据数据信息自动生成划分间隔,从而提高了数据挖掘的效率。实验结果表明AOMGC算法是可行的和有效的。

钴与吡啶-2,6-二甲酸配合物的合成与晶体结构

合成钴( )与吡啶-2,6-二甲酸配合物[Co(HDPC)2]·3H2O,并获得其单晶.该配合物单晶属单斜晶系,空间群为P21/C,晶胞参数:a=1.3857(2)nm,b=1.00930(10)nm,c=1.3690(2)nm,β=115.800(10)°,V=1.7238(4)nm3,Z=4,Dc=1.715Mg/m3,μ=1.062mm-1,F(000)=908,结构偏离因子R=0.0323和ωR=0.0885,吻合因子S=0.984.

离轴抽运对模式增益和光束质量的影响

在激光二极管端面抽运固体激光器中,抽运光轴线与几何腔轴之间存在一定的偏离,使基模振荡光轴线相对几何腔轴也有一定的偏离,影响激光器性能。引入偏离因子来描述抽运光轴线的偏离量和抽运功率对振荡光偏离量的影响,对模式增益和光束质量随偏离因子的变化规律做了理论分析和模拟,并以光纤耦合半导体激光器端面抽运Nd:YAG固体激光器进行了相应实验。理论与实验结果表明:在抽运功率一定时,抽运光的偏离量越小,偏离因子越小,则低阶模模式增益越大,在模式竞争中占据优势,输出激光的光束质量越好。因此,要获得高增益和光束质量较好的低阶模输出,除保证恰当的谐振腔结构外,控制抽运光的形状和偏离量也是一个重要的手段。

基于熵度量的空间邻域离群点查找

离群点的查找算法主要有两类:第一类是面向统计数据,把各种数据都看成是多维空间,没有区分空间维与非空间维,这类算法可能产生错误的判断或找到的是无意义的离群点;第二类算法面向空间数据,区分空间维与非空间维,但该类算法查找效率太低或不能查找邻域离群点。引入熵权的概念,提出了一种新的基于熵权的空间邻域离群点度量算法。算法面向空间数据,区分空间维与非空间维,利用空间索引划分空间邻域,用非空间属性计算空间偏离因子,由此度量空间邻域的离群点。理论分析表明,该算法是合理的。实验结果表明,算法具有对用户依赖性小、检测精度和计算效率高的优点。

4,5-二苄硫基-1,3-二硫杂环戊烯-2-硫酮的制备和晶体结构

合成了新型二硫杂环戊烯类化合物 4,5 二苄硫基 1,3 二硫杂环戊烯 2 硫酮 ,并用IR ,NMR和X射线衍射进行了结构表征 .结果表明 ,标题化合物晶体属正交晶系 ,空间群为Pna2 1 ,晶胞参数a =1.34 15 (4 )nm ,b =2 .2 432 (5 )nm ,c=0 .5 5 94(2 )nm ,α =β =γ =90° ,V =1.6 834 (9)nm3 ,Z =4,Dc=1.494g/cm3 ,最终偏离因子R =0 .0 35 5 .

一种改进的基于加权属性的SLOF离群点挖掘算法

SLOF算法采用了空间对象的空间属性和空间关系确定空间邻域,并结合非空间属性的权值来计算对象在其邻域内的离群度,但在计算属性权值时,仍然由邻域专家决定,存在人为因素。文中采用计算每个对象的每个非空间属性的去一划分信息熵增量,并通过这个值来反映各个属性对对象离群的贡献程度,给出一种改进的SLOF算法。实验结果表明,算法具有计算效率高和对用户依赖性小的优点。

基于簇的孤立点检测

提出一个新的概念——基于簇的孤立点概念,这个概念的提出有助于理解局部数据的行为,同时也描述了如何利用LDBSCAN算法发现基于簇的孤立点,并为每一个对象计算局部偏离因子.

Graves病血清sCTLA-4与Th_1/Th_2细胞因子平衡偏离的关系

探讨Graves病 (GD)血清可溶性细胞毒性T淋巴细胞相关抗原 4(sCTLA 4)与Th1/Th2 细胞因子失衡的关系。结果显示sCTLA 4升高 ,IL 4明显降低 ,IFN γ无明显改变 ,IFN γ/IL 4升高 ,sCTLA 4与IL 4呈直线负相关。提示GD血清Th1/Th2 细胞因子失衡 ,呈Th2 低下型 ,与sCTLA

三种判别模型在化学结果分析中的应用

医学鉴别上,通常需要利用化验指标协助医生诊断。论文以七种元素的含量为参考变量,对是否患有肾炎进行判别,针对60组受检者(30组健康、30组患病)的数据应用主因素分析进行降维,得到关键因素,继而采用综合偏离因子判别、Fisher判别、Binary Logistic判别分别建立数学模型,自动判别结果准确率均在85%以上。其中,Binary Logistic模型克服了单因素分析和线性回归处理的局限性,准确率达100%。