【摘 要】
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扩展孤立森林（Extended Isolation Forest,EIF）有效解决了孤立森林（Isolation Forest,iForest）对局部异常点不敏感的问题，但EIF将轴平行的孤立条件更替为使用随机斜率的超平面，导致算法模型损失了一部分泛化能力，并由于大量的向量点乘运算增加了时间开销。针对上述情况，提出一种基于模拟退火的扩展孤立森林算法（Extended Isolation Fores
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB1004901）； 教育部人文社科基金资助项目（18YJCZH229）； 国家自然科学基金资助项目（61972059）； 江苏省教育科学“十三五”规划课题（X-a/2018/08）； 江苏省大学生创新创业训练计划项目（20211
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扩展孤立森林（Extended Isolation Forest,EIF）有效解决了孤立森林（Isolation Forest,iForest）对局部异常点不敏感的问题，但EIF将轴平行的孤立条件更替为使用随机斜率的超平面，导致算法模型损失了一部分泛化能力，并由于大量的向量点乘运算增加了时间开销。针对上述情况，提出一种基于模拟退火的扩展孤立森林算法（Extended Isolation Forest based on Simulated Annealing,SA-EIF）。该算法根据每棵孤立树（Isolation Tree,iTree）对于数据集的预测结果计算每棵iTree的精度值和差异值，并基于此构建适应度函数，最终利用模拟退火算法筛选数棵检测性能较优的iTree构建集成学习模型。在ODDS异常检测数据集中进行K折交叉验证的实验结果表明：SA-EIF算法对局部异常点敏感，较现有的EIF算法减少约20%～40%的时间开销，提高约5%～10%的检测精度。
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