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基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测
1
作者
董红玉
陈晓云
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第2期164-169,共6页
针对多变量时间序列异常检测问题进行研究,提出基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测算法IADPP.IADPP算法引入适用于多变量时间序列的张量相似性度量SSOTPCA,并以此相似性度量构造序列集的k-近邻图,在构造的k-近邻图上计算多变量时间...
针对多变量时间序列异常检测问题进行研究,提出基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测算法IADPP.IADPP算法引入适用于多变量时间序列的张量相似性度量SSOTPCA,并以此相似性度量构造序列集的k-近邻图,在构造的k-近邻图上计算多变量时间序列的异常系数.研究结果表明,IADPP算法克服了原有ADPP算法不支持多变量时间序列和要求密度均匀的缺陷,取得了较好的检测结果.
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关键词
多变量时间序列
异常检测
张量相似性度量
k-近邻图
原文传递
题名
基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测
1
作者
董红玉
陈晓云
机构
福州大学数学与计算机科学学院
出处
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第2期164-169,共6页
基金
福建省新世纪优秀人才资助项目(XSJRC2007-11)
文摘
针对多变量时间序列异常检测问题进行研究,提出基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测算法IADPP.IADPP算法引入适用于多变量时间序列的张量相似性度量SSOTPCA,并以此相似性度量构造序列集的k-近邻图,在构造的k-近邻图上计算多变量时间序列的异常系数.研究结果表明,IADPP算法克服了原有ADPP算法不支持多变量时间序列和要求密度均匀的缺陷,取得了较好的检测结果.
关键词
多变量时间序列
异常检测
张量相似性度量
k-近邻图
Keywords
multivariate time series
outlier detection
tensor similarity measure
k-neighbor graph
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测
董红玉
陈晓云
《福州大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016
0
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