【摘 要】
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选用HMM在原模型的基础上针对算法下溢、概率转移矩阵过大、计算结果 P（O｜Ψ）值过小等问题分别进行优化。使用优化后的HMM对训练集进行训练,并根据训练结果,调整部分参数使模型
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选用HMM在原模型的基础上针对算法下溢、概率转移矩阵过大、计算结果 P（O｜Ψ）值过小等问题分别进行优化。使用优化后的HMM对训练集进行训练,并根据训练结果,调整部分参数使模型正确率得到提高。实验结果证明HMM在通信流量时间序列异常检测方面效果更好。HMM作为异常检测的基本算法,因其不需要针对每种类型的异常点分别进行优化,从而降低了复杂度,且对未知异常值也有一定的检测能力。
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