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基于区间数单簇聚类-单分类器的异常检测 被引量:1
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作者 孙强 魏伟 +1 位作者 侯培鑫 岳继光 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第6期189-198,205,共11页
异常检测是系统运行维护的重要工作。在系统运行过程中可获得大量正常的运行数据,但异常数据的获取成本较高,因此可引入单分类器的思想来处理异常检测问题。测量不确定性、环境噪声、存储设备等导致监测数据可能存在不确定性。利用区间... 异常检测是系统运行维护的重要工作。在系统运行过程中可获得大量正常的运行数据,但异常数据的获取成本较高,因此可引入单分类器的思想来处理异常检测问题。测量不确定性、环境噪声、存储设备等导致监测数据可能存在不确定性。利用区间数描述不确定的监测数据,提出区间数样本的核可能性1-均值单簇聚类-单分类器异常检测算法。分别考虑聚类中心位于输入空间与特征空间两种情况,并考虑区间数样本具有的区间宽度不均衡性,提出区间细分检测策略。结合人工数据集与UCI数据集给出的算例验证了所提算法的有效性,其与现有SVM-OCC相比具有更高性能。 展开更多
关键词 区间数样本 单簇聚类 单分类器 区间细分 异常检测
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Joint Empirical Likelihood Confidence Regions for a Finite Number of Quantiles Under Negatively Associated Samples
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作者 QIN Yongsong LI Yinghua LEI Qingzhu 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2015年第6期1389-1398,共10页
In this paper, the authors obtain the joint empirical likelihood confidence regions for a finite number of quantiles under negatively associated samples. As an application of this result, the empirical likelihood conf... In this paper, the authors obtain the joint empirical likelihood confidence regions for a finite number of quantiles under negatively associated samples. As an application of this result, the empirical likelihood confidence intervals for the difference of any two quantiles are also developed. 展开更多
关键词 Blockwise empirical likelihood confidence region negatively associated sample QUANTILE
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