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计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘
1
作者
郑湘辉
张雪冰
《黑龙江工业学院学报(综合版)》
2023年第8期105-110,共6页
研究计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘方法,有效挖掘计算机网络大规模高维数据流异常数据,提升计算机网络安全性。使用基于Python网络爬虫的数据采集技术采集计算机网络大规模高维数据流,经软件总线模型完成数据流清洗预处理,降...
研究计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘方法,有效挖掘计算机网络大规模高维数据流异常数据,提升计算机网络安全性。使用基于Python网络爬虫的数据采集技术采集计算机网络大规模高维数据流,经软件总线模型完成数据流清洗预处理,降低数据流规模与维度后,利用基于枢纽现象与加权离群分数的离群数据挖掘算法,经计算机网络数据流数据对象K近邻查询、K近邻数据对象离群分数和求解与加权、区分度阈值生成等操作,获取计算机网络数据流异常数据,并通过构建卷积神经网络异常数据类型识别模型,有效识别异常数据类型。实验结果表明:该方法可有效挖掘计算机网络大规模高维数据流数据中存在的异常数据,异常数据挖掘与识别准确性较高,可显著提升计算机网络安全性。
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关键词
加权离群分数
计算机网络
大规模
高维
数据
流
异常数据挖掘
数据
清洗
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职称材料
基于距离的异常数据挖掘算法及其应用
被引量:
12
2
作者
赵泽茂
何坤金
胡友进
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005年第9期105-107,共3页
给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据。作为特例,把单指标的异常数据挖掘算...
给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据。作为特例,把单指标的异常数据挖掘算法应用于校园网Web服务器日志文件,给出了上网用户的频率分析图。
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关键词
异常数据挖掘
WEB日志
学生成绩
上网行为模式
数据
挖掘
算法
异常
数据
距离
应用
WEB服务器
海量
数据
库
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职称材料
基于知识粒度的异常数据挖掘算法
被引量:
7
3
作者
陈玉明
吴克寿
孙金华
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第4期118-120,131,共4页
粒计算理论提供了一种新的处理不确定、不完全与不一致知识的有效方法。知识粒度是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一。已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用知识粒度度量不确定性数据,进行异常数据挖掘的...
粒计算理论提供了一种新的处理不确定、不完全与不一致知识的有效方法。知识粒度是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一。已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用知识粒度度量不确定性数据,进行异常数据挖掘的研究尚未报道。为此,在引入知识粒度概念的基础上,定义了相对知识粒度及异常度来度量数据之间的异常程度,并提出基于知识粒度的异常数据挖掘算法,该算法可有效进行异常数据的挖掘。实例验证了该算法的有效性。
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关键词
粒计算
粗糙集
异常数据挖掘
知识粒度
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职称材料
基于ICA的异常数据挖掘算法研究
被引量:
14
4
作者
王莉君
何政伟
冯平兴
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期211-214,共4页
在传统的独立成分分析方法中,没有考虑异常数据值对分离性能的影响。该文提出了一种基于影响函数的检测方法,通过该方法可以发现隐藏在观测数据中的异常成分。利用影响函数对数据进行投影分析,对混入脉冲噪声的观测信号进行盲源分离,从...
在传统的独立成分分析方法中,没有考虑异常数据值对分离性能的影响。该文提出了一种基于影响函数的检测方法,通过该方法可以发现隐藏在观测数据中的异常成分。利用影响函数对数据进行投影分析,对混入脉冲噪声的观测信号进行盲源分离,从而实现对脉冲噪声的消除。实验仿真结果表明,该方法可以有效且可靠地检测出所观察信号中的异常数据。
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关键词
异常数据挖掘
盲源分离
脉冲噪声
独立分量分析
信号处理
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职称材料
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
被引量:
11
5
作者
韩莹
李姗姗
陈福明
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2014年第11期319-322,共4页
研究基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。在进行地震异常数据挖掘过程中,由于地震监测系统信号时变性及监测环境的不稳定性,采用传统的方法进行挖掘,其挖掘的精确度较低。为此,提出基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。根据机器学习...
研究基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。在进行地震异常数据挖掘过程中,由于地震监测系统信号时变性及监测环境的不稳定性,采用传统的方法进行挖掘,其挖掘的精确度较低。为此,提出基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。根据机器学习的相关理论获取标准方程组和最小均方误差值,实现异常数据挖掘最优模型的构建,通过计算数据的特征向量,建立地震监测数据特征库,依据获取的概率值实现对监测数据的正确判断,从而完成对地震异常数据的有效挖掘。实验结果表明,利用基于机器学习的地震异常数据挖掘方法,能够有效的提高地震异常数据的挖掘准确度与挖掘效率,保证了地震监测系统的有效性。
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关键词
机器学习
地震监测
异常数据挖掘
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职称材料
异常数据挖掘在Web服务器日志文件中的应用
被引量:
4
6
作者
杨延娇
王治和
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2008年第6期32-34,共3页
讨论了基于距离的异常点检测算法,分析了使用该算法进行异常点检测时效率较低、需要设置参数、算法实现困难等缺点;利用基于距离和的异常点定义方法及基于抽样的近似检测算法实现Web服务器日志文件的异常数据检测,实验结果表明了算法的...
讨论了基于距离的异常点检测算法,分析了使用该算法进行异常点检测时效率较低、需要设置参数、算法实现困难等缺点;利用基于距离和的异常点定义方法及基于抽样的近似检测算法实现Web服务器日志文件的异常数据检测,实验结果表明了算法的有效性.
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关键词
异常数据挖掘
异常
点
距离和
日志文件
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职称材料
基于模糊遗传算法的数据库异常数据挖掘
被引量:
17
7
作者
向桢
向守兵
《控制工程》
CSCD
北大核心
2017年第5期947-951,共5页
对大型数据库的异常数据准确挖掘是实现数据库系统的故障诊断和检测的关键技术。异常数据具有复杂性和多样性,传统方法难以对其进行准确、有效识别。为了提高异常数据挖掘性能,提出一种基于改进模糊遗传算法的大型数据库异常数据挖掘算...
对大型数据库的异常数据准确挖掘是实现数据库系统的故障诊断和检测的关键技术。异常数据具有复杂性和多样性,传统方法难以对其进行准确、有效识别。为了提高异常数据挖掘性能,提出一种基于改进模糊遗传算法的大型数据库异常数据挖掘算法。构建大型数据库的异常数据信息特征模型,数据训练样本在进行遗传迭代状态下执行更新平滑,依据平方差函数值较小为原则更新簇的中心点,求得异常数据的功率谱密度函数作为特征,进行异常数据特征优选,计算异常数据流信息聚焦在多层空间模糊聚类中心,将训练集与所属的类别进行关联,得到异常数据的属性集分类和信息增益,从而提高数据的挖掘性能。仿真实验结果表明,该算法具有较高的异常数据检测和挖掘性能,挖掘识别能力优于传统模型,具有较好的应用价值。
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关键词
遗传算法
大型
数据
库:
异常数据挖掘
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职称材料
异常数据挖掘及在经济欺诈发现中的应用
被引量:
10
8
作者
黄守坤
《统计与决策》
北大核心
2003年第4期32-33,共2页
关键词
异常数据挖掘
经济欺诈发现
应用
3-Sigma检测法
标准化
数据
检测法
聚类分析法
信用卡欺诈发现
保险欺诈发现
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职称材料
人工智能用于异常数据挖掘研究综述
被引量:
4
9
作者
杨庭庭
徐凯
《电子技术与软件工程》
2014年第8期198-198,共1页
随着计算机、网络通信技术以及无线传感硬件设备的快速发展,数据挖掘技术引起了人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术中异常数据挖掘的理论与方法,重点介绍了人工智能方法在异常数据挖掘技术中的应用,并对几种异常数据挖掘技术进行了分...
随着计算机、网络通信技术以及无线传感硬件设备的快速发展,数据挖掘技术引起了人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术中异常数据挖掘的理论与方法,重点介绍了人工智能方法在异常数据挖掘技术中的应用,并对几种异常数据挖掘技术进行了分析和比较。希望使用者能够以这些方法为基础提出更好的方法。
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关键词
数据
挖掘
异常数据挖掘
人工智能
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职称材料
几种常用的异常数据挖掘方法
被引量:
9
10
作者
王晓燕
《甘肃联合大学学报(自然科学版)》
2010年第4期68-71,共4页
主要讨论了常用的异常数据挖掘方法,简要地介绍了异常数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了使用统计、距离、偏离技术、密度和高维持数据进行异常数据挖掘的方法并分析了其各自的特点.
关键词
异常数据挖掘
异常
点
数据
方法
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职称材料
人工智能用于异常数据挖掘研究分析
被引量:
2
11
作者
甘枥元
《信息记录材料》
2020年第5期104-105,共2页
在我国社会经济的不断发展、科技的飞速进步的大背景下,计算机网络技术的应用得到了更广泛、更高端的应用。在大数据时代中,网络信息的数量在不断增加,人们的需求也在不断增加,传统的计算机应用已经无法满足人类的需求,由此诞生出了计...
在我国社会经济的不断发展、科技的飞速进步的大背景下,计算机网络技术的应用得到了更广泛、更高端的应用。在大数据时代中,网络信息的数量在不断增加,人们的需求也在不断增加,传统的计算机应用已经无法满足人类的需求,由此诞生出了计算机数据挖掘技术。而人工智能与数据挖掘技术的结合,为各行业领域的发展发挥了巨大的作用,也成为了信息化社会发展的必然需求。因此,本文根据人工智能和异常数据挖掘的内涵,提出了人工智能用于异常数据挖掘的几种方法,对提升数据的时效性和质量具有重要的意义。
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关键词
人工智能
异常数据挖掘
分析
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职称材料
异常数据挖掘中几种常用方法的比较
被引量:
1
12
作者
刘降珍
《现代计算机》
2012年第23期34-36,共3页
异常数据挖掘是数据挖掘中一个重要方面,简要地介绍异常数据挖掘的概念及应用领域,主要讨论四种常用的异常数据挖掘方法并分析各自的特点,以及在异常数据挖掘时应注意的问题及未来研究展望。
关键词
异常数据挖掘
异常
检测
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职称材料
序列异常技术在异常数据挖掘中的应用
13
作者
张瑾
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2005年第08S期136-137,共2页
关键词
序列
异常
技术
异常数据挖掘
股票市盈率
数量经济学
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职称材料
基于集成学习的烟草异常数据挖掘研究与应用
被引量:
2
14
作者
李天举
谢志峰
+3 位作者
张侃弘
陶亦筠
范杰
汤臻
《计算机技术与发展》
2020年第11期128-135,共8页
为了推动上海市烟草专卖市场监管方式转型,实现市场监管水平的有效提升,通过引入异常数据挖掘方法,从而强化市场异动预测和分析。结合目前机器学习前沿理论的研究,提出了基于多模型Stacking集成学习的烟草异常数据挖掘模型,运用Stackin...
为了推动上海市烟草专卖市场监管方式转型,实现市场监管水平的有效提升,通过引入异常数据挖掘方法,从而强化市场异动预测和分析。结合目前机器学习前沿理论的研究,提出了基于多模型Stacking集成学习的烟草异常数据挖掘模型,运用Stacking集成学习的方式,充分发挥各个算法模型的优势。数据集使用的是2016年1月到2019年4月的烟草专卖数据,通过数据预处理等方式将数据指标化,并使用数据增强等手段一定程度上缓解了数据不平衡的问题。使用该数据对模型进行了验证分析,其结果很好地证明了Stacking模型中单个机器学习算法的学习能力越强,关联程度越低,集成后的模型预测结果越好。最后通过实证稽查环节,充分验证了模型的有效性,经过全市实证后,市场检查对零售户的问题查实率能从现有的5%左右提升至15%以上。
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关键词
异常数据挖掘
集成学习
数据
预处理
数据
增强
Stacking模型
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职称材料
基于朴素贝叶斯的分区域异常数据挖掘研究
被引量:
7
15
作者
康耀龙
冯丽露
张景安
《计算机仿真》
北大核心
2020年第10期303-306,316,共5页
由于分区域中异常数据较为分散,现有方法无法对分区域数据集进行有效分类,导致异常数据挖掘效果不理想。为此提出基于朴素贝叶斯的分区域异常数据挖掘方法。获取朴素贝叶斯优化公式,采用假象空间重构数据向量间的欧几里获取度量策略,计...
由于分区域中异常数据较为分散,现有方法无法对分区域数据集进行有效分类,导致异常数据挖掘效果不理想。为此提出基于朴素贝叶斯的分区域异常数据挖掘方法。获取朴素贝叶斯优化公式,采用假象空间重构数据向量间的欧几里获取度量策略,计算各数据偏差比结果。对分区域中异常数据进行分类,获取相应集合式与触发式。根据数据节点概率化瞬态计算实现分区域异常数据的有效挖掘。仿真结果表明,研究方法分区域异常数据挖掘效率较高,且应用精度更理想,具有较好的实际应用价值。
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关键词
朴素贝叶斯
分区域
异常数据挖掘
概率化
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职称材料
Web异常数据挖掘的软件开发与改进研究
被引量:
3
16
作者
丁颖
王爱菊
+1 位作者
马文越
黄继海
《现代电子技术》
北大核心
2017年第18期32-34,39,共4页
为了提高对Web异常数据的检测及挖掘能力,保障Web网络数据库的安全稳定运行,进行Web异常数据挖掘的软件开发,提出一种基于堆栈弹出中断屏蔽的Web异常数据挖掘方法,并在Bootloader程序开发平台上进行软件开发。首先构建Web异常数据挖掘...
为了提高对Web异常数据的检测及挖掘能力,保障Web网络数据库的安全稳定运行,进行Web异常数据挖掘的软件开发,提出一种基于堆栈弹出中断屏蔽的Web异常数据挖掘方法,并在Bootloader程序开发平台上进行软件开发。首先构建Web异常数据挖掘系统的总体结构模型,采用post关键字编译方法进行Web异常数据的堆栈弹出设计,软件模块化设计包括程序加载模块、数据寄存模块、异常数据交互式编译模块和中断屏蔽模块,创建LabWindows/CVI工程文件进行软件面板开发,生成用户界面文件,实现异常数据挖掘。测试结果表明,该系统能有效实现Web数据挖掘,准确挖掘概率有所提升。
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关键词
WEB网络
异常数据挖掘
软件开发
堆栈弹出
LABWINDOWS/CVI
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职称材料
异常数据挖掘在实际中的应用
被引量:
2
17
作者
吴应清
《办公自动化(综合月刊)》
2011年第5期42-43,共2页
本文主要讨论了异常数据挖掘在实际中的应用,简要地介绍了异常点的定义、分类及异常数据挖掘的定义、功能等,详细的介绍了异常数据挖掘技术在金融领域、电信领域、商业领域中和生物医学以及DNA分析中的应用。
关键词
异常
点
异常数据挖掘
应用
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职称材料
CRM网络中的空间异常数据挖掘方法研究
18
作者
刘健
《电脑知识与技术(过刊)》
2017年第10X期277-279,共3页
CRM全称为客户关系管理,在教育教学中此理念也同样适用,异常空间数据挖掘技术可以在很大程度上提高CRM教育平台的管理质量,为此,该文通过对于教育平台学生信息管理和异常空间数据挖掘技术的研究,分析基于CRM理念教育平台异常空间数据挖...
CRM全称为客户关系管理,在教育教学中此理念也同样适用,异常空间数据挖掘技术可以在很大程度上提高CRM教育平台的管理质量,为此,该文通过对于教育平台学生信息管理和异常空间数据挖掘技术的研究,分析基于CRM理念教育平台异常空间数据挖掘技术的办法。对现有的教育教学平台建设也是一个补充。
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关键词
CRM教育平台
教育信息管理
空间
异常数据挖掘
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职称材料
一种基于信息熵的异常数据挖掘算法
被引量:
18
19
作者
陈玉明
吴克寿
李向军
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期867-872,共6页
信息熵是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一,已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用信息熵度量不确定性数据进行异常数据挖掘的研究报道较少.鉴于此,在引入信息熵概念的基础上,定义基于信息熵的异常度来度...
信息熵是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一,已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用信息熵度量不确定性数据进行异常数据挖掘的研究报道较少.鉴于此,在引入信息熵概念的基础上,定义基于信息熵的异常度来度量数据之间的异常程度,并提出基于信息熵的异常数据挖掘算法,该算法可有效进行异常数据的挖掘.理论分析与实验结果表明,所提出算法是有效可行的.
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关键词
粗糙集
粒计算
异常数据挖掘
信息熵
原文传递
基于滑动窗口的多变量时间序列异常数据的挖掘
被引量:
16
20
作者
翁小清
沈钧毅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期102-104,共3页
与其它多变量时间序列(MTS)子序列显著不同的子序列,称为异常子序列(含异常数据)。该文提出了一种基于滑动窗口的MTS异常子序列的挖掘算法,使用扩展的Frobenius范数来计算两个MTS子序列之间相似性,使用两阶段顺序查询来进行K-近邻查找,...
与其它多变量时间序列(MTS)子序列显著不同的子序列,称为异常子序列(含异常数据)。该文提出了一种基于滑动窗口的MTS异常子序列的挖掘算法,使用扩展的Frobenius范数来计算两个MTS子序列之间相似性,使用两阶段顺序查询来进行K-近邻查找,将不可能成为候选异常子序列的MTS子序列剪去,对上海证券交易所股票交易情况MTS数据集进行了异常子序列(含异常数据)挖掘,结果表明了算法的有效性。
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关键词
多变量时间序列
滑动窗口
局部稀疏系数
扩展的Frobenius范数
异常数据挖掘
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职称材料
题名
计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘
1
作者
郑湘辉
张雪冰
机构
合肥财经职业学院人工智能学院
出处
《黑龙江工业学院学报(综合版)》
2023年第8期105-110,共6页
文摘
研究计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘方法,有效挖掘计算机网络大规模高维数据流异常数据,提升计算机网络安全性。使用基于Python网络爬虫的数据采集技术采集计算机网络大规模高维数据流,经软件总线模型完成数据流清洗预处理,降低数据流规模与维度后,利用基于枢纽现象与加权离群分数的离群数据挖掘算法,经计算机网络数据流数据对象K近邻查询、K近邻数据对象离群分数和求解与加权、区分度阈值生成等操作,获取计算机网络数据流异常数据,并通过构建卷积神经网络异常数据类型识别模型,有效识别异常数据类型。实验结果表明:该方法可有效挖掘计算机网络大规模高维数据流数据中存在的异常数据,异常数据挖掘与识别准确性较高,可显著提升计算机网络安全性。
关键词
加权离群分数
计算机网络
大规模
高维
数据
流
异常数据挖掘
数据
清洗
Keywords
weighted outlier score
computer networks
large-scale
high-dimensional data streams
data mining for anomalous data
data cleaning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于距离的异常数据挖掘算法及其应用
被引量:
12
2
作者
赵泽茂
何坤金
胡友进
机构
河海大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005年第9期105-107,共3页
文摘
给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据。作为特例,把单指标的异常数据挖掘算法应用于校园网Web服务器日志文件,给出了上网用户的频率分析图。
关键词
异常数据挖掘
WEB日志
学生成绩
上网行为模式
数据
挖掘
算法
异常
数据
距离
应用
WEB服务器
海量
数据
库
Keywords
Outlier data mining Web log Student score Behavior mode of getting Internet
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于知识粒度的异常数据挖掘算法
被引量:
7
3
作者
陈玉明
吴克寿
孙金华
机构
厦门理工学院计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第4期118-120,131,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60903203)
文摘
粒计算理论提供了一种新的处理不确定、不完全与不一致知识的有效方法。知识粒度是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一。已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用知识粒度度量不确定性数据,进行异常数据挖掘的研究尚未报道。为此,在引入知识粒度概念的基础上,定义了相对知识粒度及异常度来度量数据之间的异常程度,并提出基于知识粒度的异常数据挖掘算法,该算法可有效进行异常数据的挖掘。实例验证了该算法的有效性。
关键词
粒计算
粗糙集
异常数据挖掘
知识粒度
Keywords
granular computing
rough sets
outlier data mining
knowledge granulation
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于ICA的异常数据挖掘算法研究
被引量:
14
4
作者
王莉君
何政伟
冯平兴
机构
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
成都理工大学地球物理学院
电子科技大学成都学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期211-214,共4页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20095122110003)
地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金(SKLGP2011Z005)
四川省教育厅自然科学项目(12ZB233)
文摘
在传统的独立成分分析方法中,没有考虑异常数据值对分离性能的影响。该文提出了一种基于影响函数的检测方法,通过该方法可以发现隐藏在观测数据中的异常成分。利用影响函数对数据进行投影分析,对混入脉冲噪声的观测信号进行盲源分离,从而实现对脉冲噪声的消除。实验仿真结果表明,该方法可以有效且可靠地检测出所观察信号中的异常数据。
关键词
异常数据挖掘
盲源分离
脉冲噪声
独立分量分析
信号处理
Keywords
abnormal data mining
blind source separation
impulse noise
independent component analysis
signal processing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
被引量:
11
5
作者
韩莹
李姗姗
陈福明
机构
防灾科技学院灾害信息工程系
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2014年第11期319-322,共4页
基金
廊坊市科学技术局(2012011034)
中央高校基本科研业务费专项资金(ZY20130212)
文摘
研究基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。在进行地震异常数据挖掘过程中,由于地震监测系统信号时变性及监测环境的不稳定性,采用传统的方法进行挖掘,其挖掘的精确度较低。为此,提出基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。根据机器学习的相关理论获取标准方程组和最小均方误差值,实现异常数据挖掘最优模型的构建,通过计算数据的特征向量,建立地震监测数据特征库,依据获取的概率值实现对监测数据的正确判断,从而完成对地震异常数据的有效挖掘。实验结果表明,利用基于机器学习的地震异常数据挖掘方法,能够有效的提高地震异常数据的挖掘准确度与挖掘效率,保证了地震监测系统的有效性。
关键词
机器学习
地震监测
异常数据挖掘
Keywords
Machine learning
Earthquake monitoring
Abnormal data mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
异常数据挖掘在Web服务器日志文件中的应用
被引量:
4
6
作者
杨延娇
王治和
机构
西北师范大学数学与信息科学学院
出处
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2008年第6期32-34,共3页
基金
甘肃省科技攻关计划项目(2GS047-A52-002-04)
文摘
讨论了基于距离的异常点检测算法,分析了使用该算法进行异常点检测时效率较低、需要设置参数、算法实现困难等缺点;利用基于距离和的异常点定义方法及基于抽样的近似检测算法实现Web服务器日志文件的异常数据检测,实验结果表明了算法的有效性.
关键词
异常数据挖掘
异常
点
距离和
日志文件
Keywords
outlier data mining
outliers
distance sum
log file
分类号
TP311.131 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于模糊遗传算法的数据库异常数据挖掘
被引量:
17
7
作者
向桢
向守兵
机构
四川工程职业技术学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2017年第5期947-951,共5页
文摘
对大型数据库的异常数据准确挖掘是实现数据库系统的故障诊断和检测的关键技术。异常数据具有复杂性和多样性,传统方法难以对其进行准确、有效识别。为了提高异常数据挖掘性能,提出一种基于改进模糊遗传算法的大型数据库异常数据挖掘算法。构建大型数据库的异常数据信息特征模型,数据训练样本在进行遗传迭代状态下执行更新平滑,依据平方差函数值较小为原则更新簇的中心点,求得异常数据的功率谱密度函数作为特征,进行异常数据特征优选,计算异常数据流信息聚焦在多层空间模糊聚类中心,将训练集与所属的类别进行关联,得到异常数据的属性集分类和信息增益,从而提高数据的挖掘性能。仿真实验结果表明,该算法具有较高的异常数据检测和挖掘性能,挖掘识别能力优于传统模型,具有较好的应用价值。
关键词
遗传算法
大型
数据
库:
异常数据挖掘
Keywords
Genetic algorithm
large database
data mining
分类号
TP391 [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
异常数据挖掘及在经济欺诈发现中的应用
被引量:
10
8
作者
黄守坤
机构
山东财政学院统计系
出处
《统计与决策》
北大核心
2003年第4期32-33,共2页
关键词
异常数据挖掘
经济欺诈发现
应用
3-Sigma检测法
标准化
数据
检测法
聚类分析法
信用卡欺诈发现
保险欺诈发现
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
D924.33 [政治法律—刑法学]
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职称材料
题名
人工智能用于异常数据挖掘研究综述
被引量:
4
9
作者
杨庭庭
徐凯
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
出处
《电子技术与软件工程》
2014年第8期198-198,共1页
文摘
随着计算机、网络通信技术以及无线传感硬件设备的快速发展,数据挖掘技术引起了人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术中异常数据挖掘的理论与方法,重点介绍了人工智能方法在异常数据挖掘技术中的应用,并对几种异常数据挖掘技术进行了分析和比较。希望使用者能够以这些方法为基础提出更好的方法。
关键词
数据
挖掘
异常数据挖掘
人工智能
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
几种常用的异常数据挖掘方法
被引量:
9
10
作者
王晓燕
机构
江苏省宿迁广播电视大学
出处
《甘肃联合大学学报(自然科学版)》
2010年第4期68-71,共4页
文摘
主要讨论了常用的异常数据挖掘方法,简要地介绍了异常数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了使用统计、距离、偏离技术、密度和高维持数据进行异常数据挖掘的方法并分析了其各自的特点.
关键词
异常数据挖掘
异常
点
数据
方法
Keywords
outlier data
mining
outlier data
method
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
人工智能用于异常数据挖掘研究分析
被引量:
2
11
作者
甘枥元
机构
广西中医药大学第一附属医院
出处
《信息记录材料》
2020年第5期104-105,共2页
文摘
在我国社会经济的不断发展、科技的飞速进步的大背景下,计算机网络技术的应用得到了更广泛、更高端的应用。在大数据时代中,网络信息的数量在不断增加,人们的需求也在不断增加,传统的计算机应用已经无法满足人类的需求,由此诞生出了计算机数据挖掘技术。而人工智能与数据挖掘技术的结合,为各行业领域的发展发挥了巨大的作用,也成为了信息化社会发展的必然需求。因此,本文根据人工智能和异常数据挖掘的内涵,提出了人工智能用于异常数据挖掘的几种方法,对提升数据的时效性和质量具有重要的意义。
关键词
人工智能
异常数据挖掘
分析
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
异常数据挖掘中几种常用方法的比较
被引量:
1
12
作者
刘降珍
机构
罗定职业技术学院
出处
《现代计算机》
2012年第23期34-36,共3页
文摘
异常数据挖掘是数据挖掘中一个重要方面,简要地介绍异常数据挖掘的概念及应用领域,主要讨论四种常用的异常数据挖掘方法并分析各自的特点,以及在异常数据挖掘时应注意的问题及未来研究展望。
关键词
异常数据挖掘
异常
检测
Keywords
Outlier Mining
Outlier Detection
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
序列异常技术在异常数据挖掘中的应用
13
作者
张瑾
机构
厦门大学经济学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2005年第08S期136-137,共2页
关键词
序列
异常
技术
异常数据挖掘
股票市盈率
数量经济学
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于集成学习的烟草异常数据挖掘研究与应用
被引量:
2
14
作者
李天举
谢志峰
张侃弘
陶亦筠
范杰
汤臻
机构
上海大学
上海烟草集团有限责任公司
上海市烟草专卖局
出处
《计算机技术与发展》
2020年第11期128-135,共8页
基金
国家自然科学基金(61303093)
上海市自然科学基金(19ZR1419100)。
文摘
为了推动上海市烟草专卖市场监管方式转型,实现市场监管水平的有效提升,通过引入异常数据挖掘方法,从而强化市场异动预测和分析。结合目前机器学习前沿理论的研究,提出了基于多模型Stacking集成学习的烟草异常数据挖掘模型,运用Stacking集成学习的方式,充分发挥各个算法模型的优势。数据集使用的是2016年1月到2019年4月的烟草专卖数据,通过数据预处理等方式将数据指标化,并使用数据增强等手段一定程度上缓解了数据不平衡的问题。使用该数据对模型进行了验证分析,其结果很好地证明了Stacking模型中单个机器学习算法的学习能力越强,关联程度越低,集成后的模型预测结果越好。最后通过实证稽查环节,充分验证了模型的有效性,经过全市实证后,市场检查对零售户的问题查实率能从现有的5%左右提升至15%以上。
关键词
异常数据挖掘
集成学习
数据
预处理
数据
增强
Stacking模型
Keywords
abnormal data mining
ensemble learning
data preprocessing
data augmentation
Stacking model
分类号
TP399 [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
基于朴素贝叶斯的分区域异常数据挖掘研究
被引量:
7
15
作者
康耀龙
冯丽露
张景安
机构
山西大同大学计算机与网络工程学院
山西大同大学教育科学与技术学院
山西大同大学网络信息中心
出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第10期303-306,316,共5页
基金
大同市经济和信息化委员会专项基金项目(JXW2017001)
山西大同大学教学改革创新项目(XJG2019202)
山西省教育科学“十三五”规划课题(GH-18044)。
文摘
由于分区域中异常数据较为分散,现有方法无法对分区域数据集进行有效分类,导致异常数据挖掘效果不理想。为此提出基于朴素贝叶斯的分区域异常数据挖掘方法。获取朴素贝叶斯优化公式,采用假象空间重构数据向量间的欧几里获取度量策略,计算各数据偏差比结果。对分区域中异常数据进行分类,获取相应集合式与触发式。根据数据节点概率化瞬态计算实现分区域异常数据的有效挖掘。仿真结果表明,研究方法分区域异常数据挖掘效率较高,且应用精度更理想,具有较好的实际应用价值。
关键词
朴素贝叶斯
分区域
异常数据挖掘
概率化
Keywords
Naive Bayes
Subregion
Abnormal data mining
Probability
分类号
TP391 [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
Web异常数据挖掘的软件开发与改进研究
被引量:
3
16
作者
丁颖
王爱菊
马文越
黄继海
机构
郑州工程技术学院
湖南大学通信学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第18期32-34,39,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61602168)
河南省基础与前沿技术研究计划项目资助(152300410006)
文摘
为了提高对Web异常数据的检测及挖掘能力,保障Web网络数据库的安全稳定运行,进行Web异常数据挖掘的软件开发,提出一种基于堆栈弹出中断屏蔽的Web异常数据挖掘方法,并在Bootloader程序开发平台上进行软件开发。首先构建Web异常数据挖掘系统的总体结构模型,采用post关键字编译方法进行Web异常数据的堆栈弹出设计,软件模块化设计包括程序加载模块、数据寄存模块、异常数据交互式编译模块和中断屏蔽模块,创建LabWindows/CVI工程文件进行软件面板开发,生成用户界面文件,实现异常数据挖掘。测试结果表明,该系统能有效实现Web数据挖掘,准确挖掘概率有所提升。
关键词
WEB网络
异常数据挖掘
软件开发
堆栈弹出
LABWINDOWS/CVI
Keywords
Web network
abnormal data mining
software development
stack pop-up
LabWindows/CVI
分类号
TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
异常数据挖掘在实际中的应用
被引量:
2
17
作者
吴应清
机构
中国人民银行宿迁市中心支行
出处
《办公自动化(综合月刊)》
2011年第5期42-43,共2页
文摘
本文主要讨论了异常数据挖掘在实际中的应用,简要地介绍了异常点的定义、分类及异常数据挖掘的定义、功能等,详细的介绍了异常数据挖掘技术在金融领域、电信领域、商业领域中和生物医学以及DNA分析中的应用。
关键词
异常
点
异常数据挖掘
应用
Keywords
Data mining Abnormal data mining Application
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
CRM网络中的空间异常数据挖掘方法研究
18
作者
刘健
机构
金肯职业技术学院
出处
《电脑知识与技术(过刊)》
2017年第10X期277-279,共3页
文摘
CRM全称为客户关系管理,在教育教学中此理念也同样适用,异常空间数据挖掘技术可以在很大程度上提高CRM教育平台的管理质量,为此,该文通过对于教育平台学生信息管理和异常空间数据挖掘技术的研究,分析基于CRM理念教育平台异常空间数据挖掘技术的办法。对现有的教育教学平台建设也是一个补充。
关键词
CRM教育平台
教育信息管理
空间
异常数据挖掘
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种基于信息熵的异常数据挖掘算法
被引量:
18
19
作者
陈玉明
吴克寿
李向军
机构
厦门理工学院计算机科学与技术系
南昌大学计算机科学与技术系
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期867-872,共6页
基金
国家自然科学青年基金项目(61103246)
文摘
信息熵是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一,已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用信息熵度量不确定性数据进行异常数据挖掘的研究报道较少.鉴于此,在引入信息熵概念的基础上,定义基于信息熵的异常度来度量数据之间的异常程度,并提出基于信息熵的异常数据挖掘算法,该算法可有效进行异常数据的挖掘.理论分析与实验结果表明,所提出算法是有效可行的.
关键词
粗糙集
粒计算
异常数据挖掘
信息熵
Keywords
rough sets: granular computing
outlier data mining
information entropy
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
基于滑动窗口的多变量时间序列异常数据的挖掘
被引量:
16
20
作者
翁小清
沈钧毅
机构
西安交通大学计算机软件与理论研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期102-104,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60173058)
文摘
与其它多变量时间序列(MTS)子序列显著不同的子序列,称为异常子序列(含异常数据)。该文提出了一种基于滑动窗口的MTS异常子序列的挖掘算法,使用扩展的Frobenius范数来计算两个MTS子序列之间相似性,使用两阶段顺序查询来进行K-近邻查找,将不可能成为候选异常子序列的MTS子序列剪去,对上海证券交易所股票交易情况MTS数据集进行了异常子序列(含异常数据)挖掘,结果表明了算法的有效性。
关键词
多变量时间序列
滑动窗口
局部稀疏系数
扩展的Frobenius范数
异常数据挖掘
Keywords
Multivariate time series
Sliding window
Local sparsity coefficient
Extended frobenius norm
Outlier mining
分类号
TP391 [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
计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘
郑湘辉
张雪冰
《黑龙江工业学院学报(综合版)》
2023
0
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职称材料
2
基于距离的异常数据挖掘算法及其应用
赵泽茂
何坤金
胡友进
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005
12
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职称材料
3
基于知识粒度的异常数据挖掘算法
陈玉明
吴克寿
孙金华
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
7
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职称材料
4
基于ICA的异常数据挖掘算法研究
王莉君
何政伟
冯平兴
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
14
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职称材料
5
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
韩莹
李姗姗
陈福明
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2014
11
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职称材料
6
异常数据挖掘在Web服务器日志文件中的应用
杨延娇
王治和
《西北师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2008
4
下载PDF
职称材料
7
基于模糊遗传算法的数据库异常数据挖掘
向桢
向守兵
《控制工程》
CSCD
北大核心
2017
17
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职称材料
8
异常数据挖掘及在经济欺诈发现中的应用
黄守坤
《统计与决策》
北大核心
2003
10
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职称材料
9
人工智能用于异常数据挖掘研究综述
杨庭庭
徐凯
《电子技术与软件工程》
2014
4
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职称材料
10
几种常用的异常数据挖掘方法
王晓燕
《甘肃联合大学学报(自然科学版)》
2010
9
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职称材料
11
人工智能用于异常数据挖掘研究分析
甘枥元
《信息记录材料》
2020
2
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职称材料
12
异常数据挖掘中几种常用方法的比较
刘降珍
《现代计算机》
2012
1
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职称材料
13
序列异常技术在异常数据挖掘中的应用
张瑾
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
14
基于集成学习的烟草异常数据挖掘研究与应用
李天举
谢志峰
张侃弘
陶亦筠
范杰
汤臻
《计算机技术与发展》
2020
2
下载PDF
职称材料
15
基于朴素贝叶斯的分区域异常数据挖掘研究
康耀龙
冯丽露
张景安
《计算机仿真》
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
16
Web异常数据挖掘的软件开发与改进研究
丁颖
王爱菊
马文越
黄继海
《现代电子技术》
北大核心
2017
3
下载PDF
职称材料
17
异常数据挖掘在实际中的应用
吴应清
《办公自动化(综合月刊)》
2011
2
下载PDF
职称材料
18
CRM网络中的空间异常数据挖掘方法研究
刘健
《电脑知识与技术(过刊)》
2017
0
下载PDF
职称材料
19
一种基于信息熵的异常数据挖掘算法
陈玉明
吴克寿
李向军
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2013
18
原文传递
20
基于滑动窗口的多变量时间序列异常数据的挖掘
翁小清
沈钧毅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
16
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职称材料
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