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无偏KL散度算法对时空异常区间检测的优化研究
被引量:
2
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作者
刘云
王梓宇
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期1318-1324,共7页
通过对多变量时空时间序列中异常的度量,可以从大量时空事件数据中检测出异常的数据部分。与孤立异常数据点检测采用的技术不同,提出了无偏KL散度算法(UKLD)。首先定义了时空时间序列中的异常区间,嵌入时间延迟后用高斯分布来估计检测...
通过对多变量时空时间序列中异常的度量,可以从大量时空事件数据中检测出异常的数据部分。与孤立异常数据点检测采用的技术不同,提出了无偏KL散度算法(UKLD)。首先定义了时空时间序列中的异常区间,嵌入时间延迟后用高斯分布来估计检测区间和剩余区间的分布并通过累计和来加快高斯分布的参数估计过程,最后使用无偏KL散度计算区间之间的差异水平,将这种差异水平作为检测区间的异常得分从而得到时空异常区间。仿真分析结果表明,对比HOT SAX算法和RKDE算法,UKLD算法在精度方面更优,能更好地实现时空数据中的异常区间检测。
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关键词
时空数据
异常区间检测
无偏散度
KL散度
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职称材料
题名
无偏KL散度算法对时空异常区间检测的优化研究
被引量:
2
1
作者
刘云
王梓宇
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期1318-1324,共7页
基金
国家自然科学基金(61761025)。
文摘
通过对多变量时空时间序列中异常的度量,可以从大量时空事件数据中检测出异常的数据部分。与孤立异常数据点检测采用的技术不同,提出了无偏KL散度算法(UKLD)。首先定义了时空时间序列中的异常区间,嵌入时间延迟后用高斯分布来估计检测区间和剩余区间的分布并通过累计和来加快高斯分布的参数估计过程,最后使用无偏KL散度计算区间之间的差异水平,将这种差异水平作为检测区间的异常得分从而得到时空异常区间。仿真分析结果表明,对比HOT SAX算法和RKDE算法,UKLD算法在精度方面更优,能更好地实现时空数据中的异常区间检测。
关键词
时空数据
异常区间检测
无偏散度
KL散度
Keywords
spatio-temporal data
anomalous regions detection
unbiased divergence
KL divergence
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无偏KL散度算法对时空异常区间检测的优化研究
刘云
王梓宇
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
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引证文献
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