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基于改进LOF算法的窃电检测方法研究
被引量:
5
1
作者
殷锋
周绍军
+1 位作者
漆翔宇
曹旭
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第5期579-585,共7页
异常值检测作为数据挖掘领域研究的热点问题之一,广泛应用于窃电识别、反信息欺诈等领域.而LOF算法作为一种依赖数据密度进行异常值识别的算法,因其具有检测精度高、应用场景多元等优势常被应用于窃电识别与检测过程中,但该算法往往存...
异常值检测作为数据挖掘领域研究的热点问题之一,广泛应用于窃电识别、反信息欺诈等领域.而LOF算法作为一种依赖数据密度进行异常值识别的算法,因其具有检测精度高、应用场景多元等优势常被应用于窃电识别与检测过程中,但该算法往往存在较高的时间复杂度.针对该问题,提出了一种基于混合剪枝树模型改进的RBT-LOF算法,并在此基础上提出了相应的窃电用户识别模型.RBT-LOF算法首先对混合剪枝树的超平面划分方式进行调整,采用数据第一特征向量找出平衡分割位并重构数据对象;其次使用混合剪枝查询加速数据对象的搜索.实验结果表明:基于RBT-LOF的窃电识别模型较LOF算法、SVM、CNN和WDNet模型具有更高的执行效率和检测精确率.
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关键词
窃电检测
rbt-lof算法
球树模型
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职称材料
题名
基于改进LOF算法的窃电检测方法研究
被引量:
5
1
作者
殷锋
周绍军
漆翔宇
曹旭
机构
西南民族大学计算机科学与工程学院
四川水利职业技术学院信息工程系
出处
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第5期579-585,共7页
基金
国家社会科学基金重大招标资助项目(19ZDA284)
四川省科技资助项目(2020JDR0141,2020JDRC0040)
+1 种基金
成都市哲学社会科学规划项目(2022BS027)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022SZL20)。
文摘
异常值检测作为数据挖掘领域研究的热点问题之一,广泛应用于窃电识别、反信息欺诈等领域.而LOF算法作为一种依赖数据密度进行异常值识别的算法,因其具有检测精度高、应用场景多元等优势常被应用于窃电识别与检测过程中,但该算法往往存在较高的时间复杂度.针对该问题,提出了一种基于混合剪枝树模型改进的RBT-LOF算法,并在此基础上提出了相应的窃电用户识别模型.RBT-LOF算法首先对混合剪枝树的超平面划分方式进行调整,采用数据第一特征向量找出平衡分割位并重构数据对象;其次使用混合剪枝查询加速数据对象的搜索.实验结果表明:基于RBT-LOF的窃电识别模型较LOF算法、SVM、CNN和WDNet模型具有更高的执行效率和检测精确率.
关键词
窃电检测
rbt-lof算法
球树模型
Keywords
electricity theft detection
rbt-lof
algorithm
ball tree model
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
基于改进LOF算法的窃电检测方法研究
殷锋
周绍军
漆翔宇
曹旭
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022
5
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