局部离群因子相关论文
针对传统的基于密度的局部离群点检测算法对原始数据集没有进行预处理导致该算法在面对未知数据集时检测效果不理想，又由于其需要计......
单一的离群点检测方法对所有数据采用同一种异常标准，无法综合考虑全局和局部信息，存在精度不足和效率低下等问题。为解决上述问题，提......
传统分类模型通常基于数据分布平衡的假设,然而由于数据的自然分布或数据收集等原因,许多现实生活中的数据分布是不平衡的。模糊支......
动力电池是新能源汽车的能量来源,动力电池系统的性能很大程度上决定了整车的性能。动力电池的一致性主要电池组中各单体特性差异......
局部离群点检测是近年来数据挖掘领域的热点问题之一.针对交通数据去噪问题,提出一种基于局部估计密度的局部离群点检测算法,算法......
随着现今工业过程日趋大型化和复杂化,过程监控技术在保证生产安全和产品质量方面发挥了越来越重要的作用。由于集散控制系统(Dist......
CDN网络架构中,CDN节点的选取是解决网络负载过重和网络拥堵的关键所在,节点的异常检测尤为重要。本文提出了采用基于相似度衡量模......
随着航空航天技术、信息处理技术的不断发展,高光谱遥感技术自20世纪80年代起迎来了蓬勃发展,成为了遥感领域的研究热点。高光谱图......
近些年来,计算机技术得到了迅猛的发展,相应的,也带动了数据库领域和信息技术领域相关技术的飞快升级。数据挖掘技术被广泛的应用......
针对现有的离群点检测算法对于不规则形状数据集和复杂分布的多维数据集检测精度较低的问题,提出了一种基于相似度剪枝的离群点检......
局部离群因子(LOF)是对过程数据的局部离群程度的定义,然而工业过程对数据异常检测的实时性要求高,要求出所有采样点的离群因子计......
针对传统的变压器异常检测方法存在实时性差和效率低的问题,应用主成分分析法和局部离群因子算法(Local Outlier Factor,LOF)相结......
针对基于密度的局部离群因子算法(LOF),需要计算距离矩阵来进行k近邻查寻,算法时间复杂度高,不适合大规模数据集检测的问题,提出基......
针对传统的否定选择算法(NSA)在网络故障诊断应用中所生成的检测器效率不高以及检测器之间重叠面积较大的问题,提出了一种基于差分......
LOF（Local Outlier Factor）算法是常用的离群点检测算法,但是该算法在面对大规模数据集时往往需要高昂的时空开销,基于固定网格的离......
针对基于栈式自编码器的离群点(SAE)检测算法和基于密度的离群点(LOF)检测算法检测精度不高的问题,提出了将SAE算法和LOF算法相结......
为了满足实际的生产需要,复杂化工过程往往包含多个运行模态。同时过程的复杂性使得同一模态下的数据分布是一种高斯分布和非高斯......
矿山微震事件集群是分析矿震的重要参考之一,其准确的划分对矿山微震分布特征和微震活动分析具有重要作用。提出了1种基于局部离群......
太阳能作为一种清洁的、永不枯竭的新型能源正得到迅速推广应用。光伏并网发电是太阳能的一个主流应用方式,整个系统主要包括光伏......
学位
对于犯罪检测、网络入侵检测等应用,离群点检测是数据挖掘的一种重要算法。局部离群因子是对数据对象离群点的程度定义,计算所有数......
针对目前大部分离群点检测算法未考虑数据的局部信息,导致离群点检测的准确率低问题,提出一种新的基于聚类和局部信息的两阶段离群......
古籍版面图像结构复杂,对其进行有效、准确的分析是实现古籍汉字识别与检索的前提和基础。对古籍汉字版面分析的关键问题展开研究,......
总结目前数据流在线检测算法的优缺点,提出了一种新的数据流在线检测算法—SWKLOF。该算法采用滑动时间窗口对数据流进行封装,用k-......
在无标签信息的情况下,为检测流量异常的物联网卡,本文结合i Forest算法和LOF算法,提出一种基于无监督学习的物联网卡流量异常检测......
为了提高数据挖掘中异常检测算法在数据量增大时的准确度、灵敏度和执行效率,本文提出了一种基于MapReduce框架和Local Outlier Fa......
目的:通过对特定技术领域的专利文本信息进行挖掘,识别某领域的离群专利,构建专利研发组合标识图,借助专利地图直观地展示具有发展......
针对复杂过程数据的非线性、动态性和中心漂移等特征,提出了基于时空近邻标准化和局部离群因子的故障检测方法(TSNS–LOF).首先使......
为了对军事训练数据异常值进行检测,针对军事训练数据多属性特点,提出了一种按照属性方差进行有权重放缩变换的局部离群因子（LOF）异......
LOF(Local Outlier Factor)是一种经典基于密度的局部离群点检测算法,为提高算法的精确度,以便更精准挖掘出局部离群点,在LOF算法......
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基于局部密度的差异来发现离群点的检测方法很难处理离群点聚集在一起的情况，提出一种基于密度的离群点检测方法，该方法先采用DBSCAN......
为了克服短文本的稀疏性和高维度性,同时提升文本聚类质量,提出了一种结合词对主题模型(Biterm Topic Model, BTM)与段落向量(Para......
在动态增加的数据库环境下,异常数据挖掘中二次挖掘时需重新计算数据集中所有数据对象的局部离群因子的超高时间复杂度问题,在Ioc ......
检测异常用电模式的主要目的在于降低非技术性损失(non-technical losses,NTL),降低电力公司的运营成本。该文提出了基于无监督学......
对图像进行区域复制篡改检测时,真实相似物体会使检测结果出现假阳性。针对该问题,提出一种基于密度的局部离群点与簇内特征点紧凑......
离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.提出了一种基于密度的局部离群......
针对多工况过程数据的批次不等长、中心漂移、工况结构不同等特点，提出基于统计模量和局部近邻标准化的局部离群因子故障检测方法（SP......
图像复原是图像处理领域的重要问题,一直是研究的热点和难点。由于环境条件限制及成像设备的物理局限性,图像在摄取、传输和存储的......
光伏阵列由于长期工作在恶劣的自然环境中,难免会发生各种故障,有必要对光伏阵列进行故障在线监测。因此本文基于DSP设计了一种在......
提出一种不等长的多模态间歇过程故障检测方法。首先,运用局部加权算法对不等长批次数据进行预处理。在训练样本中确定不等长数据......
为了在没有任何历史故障信息的情况下定位真正的故障变量，研究了KNN在化工生产过程故障定位中的应用。首先利用局部离群因子（LOF）算法......
期刊
随着21世界信息化的发展,人们在享受网络带来的便利的同时也面临着更多的网络安全问题。而入侵检测系统产生的大量低级报警日志不......
针对现有的用户概貌攻击检测算法在检测模糊攻击时精确度不高的问题,本文提出一种基于局部密度的用户概貌攻击检测算法.首先,利用L......
提出了一种基于核空间局部离群因子（KLOF）的离群点挖掘方法。该方法通过核函数将数据集映射到特征空间,然后在特征空间计算每个模式......
近年来,随着硬件设备的高速发展,使得原始数据采集精度不断提高,以点云为驱动的研究备受关注。特别是在测绘、智能视觉感知、虚拟......
