时间序列增量异常模式检测算法

在k-近邻局部异常检测算法的基础上,结合时间序列的分割方法,提出一种高效率的时间序列增量异常模式检测算法。将时间序列按序列重要点进行数据分割,利用局部异常检测方法检测出时间序列的异常模式。当插入一些新数据时,邻近分割模式发生变化,增量异常检测算法更新相应的最近邻模式。通过该算法可以高效率地发现时间序列的异常模式。

基于增量异常模式检测的小微企业财务作弊防范方法

小微企业普遍存在财务人员素质不高、财务监管不到位等现象,这也往往导致小微企业财务作弊现象高发,给企业带来经营风险。为此,本文提出构建小微企业长时财务数据观测序列,采用数据增量异常模式检测的方法及时发现小微企业财务数据异常,以有效防范企业财务作弊行为。