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基于人工蜂群智能技术的属性异常点检测
被引量:
6
1
作者
朱焕雄
刘波
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第12期1984-1992,共9页
为了解决数据库属性异常点检测方法时间复杂度大并且查准率和查全率不高的问题,提出了新的基于人工蜂群优化技术(artificial bee colony,ABC)和O-measure度量(一种评估属性异常点的度量)相结合的属性异常点检测方法,模拟人工蜂群随机搜...
为了解决数据库属性异常点检测方法时间复杂度大并且查准率和查全率不高的问题,提出了新的基于人工蜂群优化技术(artificial bee colony,ABC)和O-measure度量(一种评估属性异常点的度量)相结合的属性异常点检测方法,模拟人工蜂群随机搜索较优的食物源能力发现属性异常点。针对群体智能算法检测属性异常点会陷入局部收敛的缺陷,提出使用模拟退火技术让人工蜂群跳出局部最优解而找到全局最优解的算法。该算法通过蜂群在二维数据平面上搜索食物源,计算所经过路径上的数据项O-measure适应度,从中寻找最优解(即属性异常点)。实验结果表明,所提算法较之前的算法耗时短,且提高了检测的准确率和查全率。
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关键词
属性异常点
人工蜂群算法
模拟退火
o-measure
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职称材料
题名
基于人工蜂群智能技术的属性异常点检测
被引量:
6
1
作者
朱焕雄
刘波
机构
暨南大学信息科学技术学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第12期1984-1992,共9页
基金
国家自然科学基金No.U1431227
广州市科技计划基金No.201604010037~~
文摘
为了解决数据库属性异常点检测方法时间复杂度大并且查准率和查全率不高的问题,提出了新的基于人工蜂群优化技术(artificial bee colony,ABC)和O-measure度量(一种评估属性异常点的度量)相结合的属性异常点检测方法,模拟人工蜂群随机搜索较优的食物源能力发现属性异常点。针对群体智能算法检测属性异常点会陷入局部收敛的缺陷,提出使用模拟退火技术让人工蜂群跳出局部最优解而找到全局最优解的算法。该算法通过蜂群在二维数据平面上搜索食物源,计算所经过路径上的数据项O-measure适应度,从中寻找最优解(即属性异常点)。实验结果表明,所提算法较之前的算法耗时短,且提高了检测的准确率和查全率。
关键词
属性异常点
人工蜂群算法
模拟退火
o-measure
Keywords
ABC(artificial bee colony)
o-measure
metric
attribute outliers
simulates
colony behavior
food sources
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工蜂群智能技术的属性异常点检测
朱焕雄
刘波
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017
6
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