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面向计算机高维数据智能检测的VAE-GA算法研究
1
作者
刘川
《长春大学学报》
2025年第2期13-16,25,共5页
在大数据时代背景下,高维数据的异常检测对于维护系统安全至关重要。为了有效检测异常的高维数据,研究提出了一种计算机高维数据智能检测的新模型。新模型通过变分自编码器进行数据降维和异常评分,再利用遗传算法优化异常数据的子空间...
在大数据时代背景下,高维数据的异常检测对于维护系统安全至关重要。为了有效检测异常的高维数据,研究提出了一种计算机高维数据智能检测的新模型。新模型通过变分自编码器进行数据降维和异常评分,再利用遗传算法优化异常数据的子空间。实验结果表明,新模型在阈值为95%时性能最佳,回归率为99.87%,准确率为99.92%。新模型能快速检测高维数据的异常,为高维数据的异常检测提供了一种新技术。
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关键词
高维数据
异常数据检测
变分自编码器
遗传算法
子空间异常度
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职称材料
题名
面向计算机高维数据智能检测的VAE-GA算法研究
1
作者
刘川
机构
重庆移通学院双体软件精英产业学院
出处
《长春大学学报》
2025年第2期13-16,25,共5页
基金
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202302404)。
文摘
在大数据时代背景下,高维数据的异常检测对于维护系统安全至关重要。为了有效检测异常的高维数据,研究提出了一种计算机高维数据智能检测的新模型。新模型通过变分自编码器进行数据降维和异常评分,再利用遗传算法优化异常数据的子空间。实验结果表明,新模型在阈值为95%时性能最佳,回归率为99.87%,准确率为99.92%。新模型能快速检测高维数据的异常,为高维数据的异常检测提供了一种新技术。
关键词
高维数据
异常数据检测
变分自编码器
遗传算法
子空间异常度
Keywords
high-dimensional data
abnormal data detection
variational autoencoder
genetic algorithm
subspace anomaly degree
分类号
TD324 [矿业工程—矿井建设]
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题名
作者
出处
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1
面向计算机高维数据智能检测的VAE-GA算法研究
刘川
《长春大学学报》
2025
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