基于时间序列的局部离群数据挖掘优化算法 被引量：2

1

作者 姚红 梁竹 《计算机仿真》 2024年第3期514-518,共5页

针对数据量较大和数据维度较高导致离群数据挖掘困难的问题,提出基于时间序列的局部离群数据挖掘优化算法。将角度优化的全局嵌入算法和共同核主成分分析法相结合构建AOCKPCA降维算法,对海量高维时间序列降维处理;在蚁群算法中引入K-me... 针对数据量较大和数据维度较高导致离群数据挖掘困难的问题,提出基于时间序列的局部离群数据挖掘优化算法。将角度优化的全局嵌入算法和共同核主成分分析法相结合构建AOCKPCA降维算法,对海量高维时间序列降维处理;在蚁群算法中引入K-means算法,提升蚁群算法运算效率,降低不稳定性;将降维后的时间序列输入到优化后算法中,实现局部离群数据挖掘。实验结果表明,采用所提方法挖掘离群数据的准确率较高,误判的离群点个数较少,说明其挖掘效果较好。 展开更多

关键词 时间序列 局部离群数据挖掘 数据降维 蚁群算法

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基于密度的局部离群数据挖掘方法的改进 被引量：30

2

作者 王茜 刘书志 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第6期1693-1696,1701,共5页

针对传统局部离群点检测算法的局限性进行了研究,提出了一种新的有效的离群数据挖掘算法。该算法在寻找数据点的近邻区域时采用了基于影响空间的局部离群点检测(INFLO)中影响空间的概念,然后在计算数据点的离群因子时,根据基于链接的离... 针对传统局部离群点检测算法的局限性进行了研究,提出了一种新的有效的离群数据挖掘算法。该算法在寻找数据点的近邻区域时采用了基于影响空间的局部离群点检测(INFLO)中影响空间的概念,然后在计算数据点的离群因子时,根据基于链接的离群点检测(COF)中链式距离的思想,提出了基于相似k距离邻居序列(SKDNS)的离群因子计算方法。通过对比该算法和其他经典局部离群点检测算法在不同数据分布情况下的挖掘结果,该算法比LOF、INFLO和COF算法的离群挖掘准确性更高,能有效克服LOF算法的不足,提高局部离群数据挖掘的准确性和多样性。 展开更多

关键词 离群数据挖掘 影响空间 链式距离 相似k距离邻居序列 离群因子

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利用子空间划分的局部离群数据挖掘算法 被引量：4

3

作者 刘爱琴 葛凌云 +1 位作者 杨海峰 张继福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第8期1628-1632,共5页

目前大多数局部离群数据挖掘算法需人为事先设置参数或阈值,且难以应用到高维数据集.给出一种新的局部离群数据挖掘算法PSO-SPLOF,该算法首先将数据集划分为互不相交的子空间,利用偏斜度判断子空间划分的优劣,并采用微粒群算法搜索最优... 目前大多数局部离群数据挖掘算法需人为事先设置参数或阈值,且难以应用到高维数据集.给出一种新的局部离群数据挖掘算法PSO-SPLOF,该算法首先将数据集划分为互不相交的子空间,利用偏斜度判断子空间划分的优劣,并采用微粒群算法搜索最优划分子空间集;其次针对每个最优划分子空间,计算其数据对象的局部离群因子SPLOF值,并用SPLOF值来度量数据对象的局部偏离程度.最后采用离散化的天体光谱数据作为数据集,实验验证了PSO-SPLOF算法具有受人为因素影响小、伸缩性强和运算效率高等优点. 展开更多

关键词 离群数据挖掘 微粒群算法 子空间 划分偏斜度 天体光谱数据

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线指数特征空间内恒星光谱离群数据挖掘与分析 被引量：4

4

作者 王光沛 潘景昌 +2 位作者 衣振萍 韦鹏 姜斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3364-3368,共5页

大规模光谱巡天将产生海量的光谱数据,为搜寻一些奇异甚至于未知类型的光谱提供了机会,对这些特殊天体的研究有助于揭示宇宙的演变规律和生命起源,巡天数据的离群数据挖掘有助于这些特殊的光谱的发现。利用线指数对光谱数据进行降维能... 大规模光谱巡天将产生海量的光谱数据,为搜寻一些奇异甚至于未知类型的光谱提供了机会,对这些特殊天体的研究有助于揭示宇宙的演变规律和生命起源,巡天数据的离群数据挖掘有助于这些特殊的光谱的发现。利用线指数对光谱数据进行降维能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。提出了基于线指数特征的海量恒星光谱离群数据挖掘及分析的方法,以恒星光谱的Lick线指数作为光谱数据的特征,利用聚类搜寻离群数据的方法在海量光谱巡天数据搜寻离群数据,以此为基础并给出线指数特征空间内离群光谱数据的分析方法。实验结果证明:(1)以线指数作为光谱的特征值能快速的完成对高维光谱数据的离群数据挖掘,可以解决高维光谱数据运算复杂度高的问题;(2)该方法是在聚类结果上进行的离群数据挖掘,能够有效的挖掘出数量较少的发射线恒星、晚M型恒星、极贫金属星、缺失数据光谱等数据;(3)线指数特征空间的离群数据挖掘可以得到线指数特征空间内特殊恒星的发现规则。本文所提出的基于线指数特征的离群数据挖掘及分析方法可以应用到巡天数据的相关研究中。 展开更多

关键词 Lick线指数 离群数据挖掘 恒星光谱

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离群数据挖掘及其在电力负荷预测中的应用 被引量：11

5

作者 冯丽 邱家驹 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期41-44,86,共5页

离群数据挖掘是数据挖掘的一个重要内容,它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法,但它在电力系统中还未得到广泛的应用。文中通过对现有的主要离群数据挖掘算法的简要对比说明,针对电力系统的基本特征提出应用信息... 离群数据挖掘是数据挖掘的一个重要内容,它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法,但它在电力系统中还未得到广泛的应用。文中通过对现有的主要离群数据挖掘算法的简要对比说明,针对电力系统的基本特征提出应用信息熵原则的电力负荷离群数据挖掘改进算法,然后应用Kohonen网提取相关负荷的特征曲线,并将其用于不良数据的校正,通过对电力负荷的仿真分析表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 离群数据挖掘 负荷预测 聚类分析 信息熵 人工神经网络

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对随机投影算法的离群数据挖掘技术研究 被引量：3

6

作者 李桥 周莹莲 +1 位作者 黄胜 马翔 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第24期122-129,共8页

d维点集离群数据挖掘技术是目前数据挖掘领域的研究热点之一。当前基于距离或最近邻概念进行离群数据挖掘时,在高维数据情况下的挖掘效果不佳,鉴于此,将基于角度的离群因子应用到高维离群数据挖掘中,提出一种新的基于随机投影算法的离... d维点集离群数据挖掘技术是目前数据挖掘领域的研究热点之一。当前基于距离或最近邻概念进行离群数据挖掘时,在高维数据情况下的挖掘效果不佳,鉴于此,将基于角度的离群因子应用到高维离群数据挖掘中,提出一种新的基于随机投影算法的离群数据挖掘方案,它只需要用接近线性时间的方法就能预测所有数据点的基于角度的离群因子。该方法可以用于并行环境进行并行加速。对近似质量进行了理论分析,以保证算法的可靠性。合成和真实数据集实验结果表明,对超高维数据集,该方法效率高、可伸缩性强。 展开更多

关键词 离群数据挖掘 角度 随机投影算法 接近线性时间 可靠性 效率

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Web网络中的离群数据挖掘技术研究与改进 被引量：8

7

作者 翁佩纯 张远海 马慧 《现代电子技术》 北大核心 2017年第18期29-31,共3页

离散数据在Web网络中分布较广,是造成数据挖掘有用信息容量低的主要原因。霍金斯离散数据挖掘方法自提出以来获得了很高的成就,但仍存在挖掘数据分类性能不高的缺点,在此,使用BP神经网络对其进行改进。霍金斯离散数据挖掘方法分离散数... 离散数据在Web网络中分布较广,是造成数据挖掘有用信息容量低的主要原因。霍金斯离散数据挖掘方法自提出以来获得了很高的成就,但仍存在挖掘数据分类性能不高的缺点,在此,使用BP神经网络对其进行改进。霍金斯离散数据挖掘方法分离散数据扫描和离散信息挖掘两个步骤进行,所提改进方法通过优化原方法中离散数据的排序规律,挖掘最优BP神经网络连接节点权值集群,改进离散数据集群的正确分区能力,降低离散信息挖掘过程的时空复杂度,提高原方法的分类精度和分类效率。实验结果表明,所提改进方法在Web网络离散数据中能获取高度可靠的挖掘结果。 展开更多

关键词 WEB网络 霍金斯离群数据挖掘 改进的离散信息挖掘 BP神经网络

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NJW在离群数据挖掘中的应用研究 被引量：4

8

作者 朱庆生 钟洵 杨鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期128-130,212,共4页

最近几年,谱聚类思想开始用于数据挖掘领域,并取得了较好的效果;离群数据挖掘是对离群点进行检测,发掘出有用知识。将谱聚类中的NJW算法成功应用到离群数据挖掘领域,并结合离群指数的概念,提出了一种适合离群数据挖掘的谱聚类算法。与... 最近几年,谱聚类思想开始用于数据挖掘领域,并取得了较好的效果;离群数据挖掘是对离群点进行检测,发掘出有用知识。将谱聚类中的NJW算法成功应用到离群数据挖掘领域,并结合离群指数的概念,提出了一种适合离群数据挖掘的谱聚类算法。与原有的基于聚类的离群检测算法相比,具有更好的效率和适应性。实验验证了所提算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 NJW 离群数据挖掘 谱聚类

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基于分形的市场营销离群数据挖掘模型 被引量：5

9

作者 夏火松 蔡淑琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第12期24-25,28,共3页

文章探讨了在网络计算的环境下的市场营销离群数据挖掘的重要性与内容。并用分形的原理分析了市场营销离群数据的特点,构造了基于分形的市场营销离群数据挖掘模型。

关键词 分形 市场营销 离群数据挖掘

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一种基于离群数据挖掘的数据抽查新方法 被引量：1

10

作者 耿焕同 于琨 +1 位作者 洪流 蔡庆生 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期213-218,共6页

针对传统数据抽查方法很难保证数据抽查有效性的缺点 ,结合离群数据挖掘 ,给出了一种基于离群数据挖掘的数据抽查新方法 .通过实验表明 ,该方法既能克服了随机数据抽查难以保证抽查有效性的缺陷又能克服重点数据抽查对抽查者经验的依赖 。

关键词 离群数据挖掘 数据抽查 NCL_CLARA聚类 数据库 机器学习

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基于滑动窗口的时间序列离群数据挖掘 被引量：2

11

作者 张宁 《燕山大学学报》 CAS 2008年第6期483-486,共4页

离群数据挖掘是数据挖掘中的重要内容。本文针对时间序列数据进行离群数据挖掘方法的研究。在引入了基于局部离群点因子的离群数据挖掘方法与时间序列上滑动窗口基础上,将二者相结合,提出了基于滑动窗口的时间序列离群数据挖掘算法,并... 离群数据挖掘是数据挖掘中的重要内容。本文针对时间序列数据进行离群数据挖掘方法的研究。在引入了基于局部离群点因子的离群数据挖掘方法与时间序列上滑动窗口基础上,将二者相结合,提出了基于滑动窗口的时间序列离群数据挖掘算法,并将算法应用于海表温度数据得到海表温度的异常之处。 展开更多

关键词 局部离群点因子 滑动窗口 时间序列 离群数据挖掘

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基于规则的离群数据挖掘在病虫害预测中的应用 被引量：2

12

作者 王红霞 卫一唯 +1 位作者 陈俊杰 王志伟 《电脑开发与应用》 2009年第12期41-43,共3页

描述了离群数据挖掘的基本理论以及经典算法,提出附加约束的基于规则的离群数据挖掘算法,并根据过去几十年数据的特点,提出了一种运用离群数据挖掘进行病虫害预测的模型。实验证明,通过对实际病虫害气象数据进行挖掘,预测的结果合理,预... 描述了离群数据挖掘的基本理论以及经典算法,提出附加约束的基于规则的离群数据挖掘算法,并根据过去几十年数据的特点,提出了一种运用离群数据挖掘进行病虫害预测的模型。实验证明,通过对实际病虫害气象数据进行挖掘,预测的结果合理,预测效率提高。 展开更多

关键词 数据挖掘 离群数据 离群数据挖掘 病虫害预测

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基于聚类的离群数据挖掘及应用 被引量：2

13

作者 蔡江辉 张继福 《太原重型机械学院学报》 2004年第4期254-258,共5页

介绍了离群数据挖掘的基本概念,全面分析并总结了离群数据挖掘研究的历史与现状,以及离群数据挖掘的几类方法,并对一些典型方法进行了分析和评价,指出传统方法的优点和不足,展望了今后的研究工作。

关键词 离群数据挖掘 聚类 优点 全面分析 展望 研究工作 基本概念

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基于群体智能的离群数据挖掘

14

作者 张然 贾瑞玉 钱光超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第23期154-156,共3页

离群数据挖掘是数据挖掘的重要任务之一。首先分析了离群数据及其挖掘方法,然后根据LF算法和CSI算法,提出了基于群体智能的离群数据挖掘算法,并进行了仿真实验。实验结果显示了基于群体智能的离群数据挖掘算法的有效性。与其它方法相比... 离群数据挖掘是数据挖掘的重要任务之一。首先分析了离群数据及其挖掘方法,然后根据LF算法和CSI算法,提出了基于群体智能的离群数据挖掘算法,并进行了仿真实验。实验结果显示了基于群体智能的离群数据挖掘算法的有效性。与其它方法相比,该算法避免了用户在设定参数初始值时给算法带来的影响,并且不需要设定初始聚类中心,因此具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 离群数据挖掘 群体智能 聚类

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基于构造性覆盖算法的离群数据挖掘研究

15

作者 张旻 张铃 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期27-30,共4页

本文提出一种通过构造覆盖领域进行离群点(outlier)挖掘的新方法。由于覆盖领域构造的特殊性,使得覆盖算法非常适合离群点的挖掘。在分析覆盖模型的基础上,给出了覆盖模型的离群点的定义和算法步骤。这样将复杂的离群点挖掘问题变成十... 本文提出一种通过构造覆盖领域进行离群点(outlier)挖掘的新方法。由于覆盖领域构造的特殊性,使得覆盖算法非常适合离群点的挖掘。在分析覆盖模型的基础上,给出了覆盖模型的离群点的定义和算法步骤。这样将复杂的离群点挖掘问题变成十分简单的覆盖领域样本分析问题,而且算法十分直观,并能很好地解释离群点的含义,同时适合对高维及海量数据的处理。本文给出实验例子,结果表明该方法是有效可行的。 展开更多

关键词 覆盖算法 离群数据挖掘 构造性 覆盖模型 离群点 算法步骤 分析问题 海量数据 特殊性

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离群数据挖掘在高炉物料消耗数据认证中的应用

16

作者 万辉 吴敏 《计算技术与自动化》 2007年第3期110-113,共4页

物料消耗量是指导高炉生产,计算各项生产指标的重要计量数据。及时核对认证高炉物料消耗数据,将为企业的科学决策提供重要的依据。在分析比较离群数据挖掘算法的基础上,采用k-最近邻距离法,对高炉物料消耗数据进行离群数据挖掘,找到错... 物料消耗量是指导高炉生产,计算各项生产指标的重要计量数据。及时核对认证高炉物料消耗数据,将为企业的科学决策提供重要的依据。在分析比较离群数据挖掘算法的基础上,采用k-最近邻距离法,对高炉物料消耗数据进行离群数据挖掘,找到错误数据后,用金属料平衡法对其进行修正,实现高炉物料消耗计量数据的自动认证。基于上述思想所开发的系统,弥补人工认证的缺陷,提高数据的认证效率和准确性。 展开更多

关键词 高炉物料消耗 离群数据挖掘 k-最近邻距离法 金属料平衡法

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一种基于p权值的离群数据挖掘算法 被引量：6

17

作者 娄圣金 张继福 刘爱琴 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第1期55-59,共5页

传统的基于距离的离群数据挖掘方法计算量大,挖掘效率和精度较低.本文利用大多数据集的聚类性特征,采用p权值和剪枝技术,给出一种基于距离的离群数据挖掘算法.该算法首先采用基于三角不等式的剪枝技术,寻找出离群候选集,仅候选集驻内存... 传统的基于距离的离群数据挖掘方法计算量大,挖掘效率和精度较低.本文利用大多数据集的聚类性特征,采用p权值和剪枝技术,给出一种基于距离的离群数据挖掘算法.该算法首先采用基于三角不等式的剪枝技术,寻找出离群候选集,仅候选集驻内存;然后对候选集中的每个数据点,分两种情况:若近邻达不到k值,赋予一个相对较大权值,若达到k值,运用p权值方法,计算该数据对象与其k最近邻的距离和,和越大,则离群的可能性越大;将离群候选集中的每个数据点按权值大小排序,并确定是否为离群数据,从而较好地克服了离群检测中的掩盖和淹没现象;最后采用UCI数据,实验验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 剪枝 离群数据挖掘 p权值 相似性搜索 三角不等式

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基于离群数据挖掘的多点电力负荷预测方法 被引量：4

18

作者 胡佳佳 杨洪耕 《计算机仿真》 北大核心 2021年第12期66-69,93,共5页

针对传统多点电力负荷预测方法未进行数据校正问题,提出离群数据挖掘的多点电力负荷预测方法。通过计算离群数据点与其邻近点的距离,进行离群数据的挖掘;依据离散傅里叶转换数据集合,实现离散数据点集合求取;采用储存间距获取数据点与... 针对传统多点电力负荷预测方法未进行数据校正问题,提出离群数据挖掘的多点电力负荷预测方法。通过计算离群数据点与其邻近点的距离,进行离群数据的挖掘;依据离散傅里叶转换数据集合,实现离散数据点集合求取;采用储存间距获取数据点与其邻近点的距离;节点与整体单位设定单层或多层节点,根据整体辅助节点负荷构建多点预测模型;利用信息熵准则选取聚类的代表性点与合并点,通过负荷特征曲线达成数据校正,从而实现多点电力负荷的预测。仿真结果表明,提出的电力负荷预测方法不仅具有精准预测的有效性,噪声去除效果最佳,而且预测效率较高。 展开更多

关键词 离群数据挖掘 多点电力 负荷预测 信息熵 离散傅里叶转换

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基于密度的局部离群数据挖掘算法研究 被引量：2

19

作者 许琳 赵茂先 《山东理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第6期7-11,共5页

为了研究局部离群数据挖掘方法,将K均值聚类算法和基于影响空间的局部离群因子算法相结合,构造了一种基于K均值和影响空间的局部离群因子的方法.该方法首先通过聚类把靠近簇中心密集区域的正常数据剔除,然后再调用INFLOF算法对剩余数据... 为了研究局部离群数据挖掘方法,将K均值聚类算法和基于影响空间的局部离群因子算法相结合,构造了一种基于K均值和影响空间的局部离群因子的方法.该方法首先通过聚类把靠近簇中心密集区域的正常数据剔除,然后再调用INFLOF算法对剩余数据进行挖掘,从而减少了中间结果的存储,大大减少了算法的运行时间.最后分别通过随机数据和实际数据实验,验证了KINFLOF算法在离群数据挖掘中的准确性和运行效率. 展开更多

关键词 离群数据挖掘 INFLOF算法 K-MEANS算法 时间复杂度

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基于离群数据挖掘的低压窃电行为辨识方法研究 被引量：5

20

作者 唐伟宁 刘颖 +1 位作者 于旭 董冠良 《电子设计工程》 2021年第23期56-59,64,共5页

传统的低压窃电行为辨识方法的特征参数优化能力较弱,导致其辨识能力较差。为解决此问题,基于离群数据挖掘设计了一种新的低压窃电行为辨识方法。通过密度聚类方法分析不同方向的用电模式,在分析离群距离的基础上,挖掘不同的离群数据点... 传统的低压窃电行为辨识方法的特征参数优化能力较弱,导致其辨识能力较差。为解决此问题,基于离群数据挖掘设计了一种新的低压窃电行为辨识方法。通过密度聚类方法分析不同方向的用电模式,在分析离群距离的基础上,挖掘不同的离群数据点,并设定评价矩阵,从而提取离群阈值。基于此分析窃电行为的可能性,进而完成对低压窃电行为的有效辨识。实验结果表明,该方法能够有效提高特征参数的优化能力,增强了对低压窃电行为的辨识效果。 展开更多

关键词 离群数据挖掘 低压窃电 窃电行为辨识 密度聚类

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