离群数据相关论文
肠溶制剂的释药行为受制剂及体内环境等因素影响较大，一直以来都是仿制药研制过程中较为困难的一类制剂。尤其在餐后生物等效性试验......
为了提高离群数据检测精度和效率，提出了一种基于相关子空间的离群数据检测算法。该算法首先根据数据局部密度分布特征得出稀疏度矩......
数据采集和存储技术的进步使得人们拥有数据的能力急剧提高，并且已有数据还在不断呈指数级的速度增长。隐藏在这些数据之后的更重要......
数据挖掘技术是一个从大量数据中发现潜在知识的过程,其主要目的就是从大量的、不完全的、有噪声的应用中,提取隐含在其中的、人们......
数据是当今信息社会宝贵的资源,发现并利用潜藏在那些复杂数据集中的有用知识已成为科学决策的前提。数据挖掘技术通过关联规则、......
本文把目前流行的粗糙集属性约简算法运用到销售数据的离群检测与分析。离群数据挖掘是数据挖掘的一个分支,目前在很多领域得到运......
KNN算法是一种非常经典的划分类别的算法,主要解决未知属性样本分类问题,算法在分类过程中,需要计算未知属性样本与每个已知属性样......
概念格是数据分析和知识提取的一种有效形式化工具,具有精确性和完备性等特点。约束概念格是利用用户对数据集的兴趣、了解、认识......
离群数据可能隐藏着一些真实的、而又出乎人们意料的知识，需要研究人员认真地对待。数据流由一系列有序到达的、趋于无限的、动态的......
该文研究采用的方法是数据挖掘技术及其有关的算法.首先研究危机管理与数据挖掘之间的关系,讲清楚运用数据挖掘技术进行危机管理及......
近年来,评分和权重两方面在教学质量评估中得到了极大地关注.不幸的是,在某些情况下,仅仅采用评分这一方面的趋势已形成焦点,因为......
针对房产销售困难问题,提出了采用离群数据挖掘技术从客户信息集中提取隐含知识的方案,该方案具有效率高、成本低的特点.方案利用L......
摘 要 离群数据检测是数据挖掘的一个重要分支，也成为当前研究的热点。本文对离群数据检测技术进行了介绍，探讨了基于无监督的离群数......
离群数据的挖掘(outlier mining,简称离群挖掘)是数据挖掘的重要内容,现有的离群数据挖掘算法大多对分类数据(categorical data)缺......
叙述了欺诈的基本概念,分析了欺诈风险产生的原因,研究了欺诈风险的识别、分析和评价方法,指出了传统的欺诈风险分析模型存在的局......
异常序列作为时间序列的一种特殊模式有着极其重要的作用，但大多数的时间序列利用基于距离的方法进行序列间的相似性度量，忽略了时间......
在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据,可是这些数据却往往包含重要的信息。本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据......
针对高维稀疏聚类CABOSFV算法仅能解决二态变量高维稀疏聚类问题而对其他类型变量算法将失效的情况，通过定义“属性绝对值距离”解......
在无线传感器网络下,进行分布式系统下数据流时间序列的离群检测研究,对实际生活中的火灾检测、欺诈、入侵检测和金融分析等诸多领......
采用离子选择性电极和电位恒定的参比电极作为敏感头,与高输入阻抗、高精度的电位计组成传感器,以LabVIEW为开发平台的虚拟仪器,通......
离群数据挖掘是指从大量数据中挖掘明显偏离、不满足一般行为模式的数据。现有的离群数据挖掘算法大多对密集的交易数据库缺乏有效......
LAMOST巡天已获取超过100 000条星系光谱,为探索珍贵、稀有的天体从而完善现有科学理论提供了重要的数据条件。研究采用基于相关子......
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上，提出了一种基于局部线性加权的离群点检......
采用k-最近邻距离法对燃气负荷时序数列进行离群点的数据挖掘，分析了离群点产生的原因。结合实例，采用燃气负荷特征曲线法，对查找出来......
目前，广泛应用并能简单处理大规模数据集的离群数据挖掘算法主要有基于聚类方法、基于距离方法和基于密度方法等几种；基于离群数据挖......
随着计算机技术的迅速发展，计算机在过程控制中起着越来越重要的作用，在集散控制系统中，上位机通过PCU（Process Control Unit）传送来的......
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上，提出了一种离群点检测算法，首先将非线性......
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，提出了一种基于流形学习的离群点检测算法。局部线性嵌入（locally linear embedding，LLE）算法......
就孔隙度曲线含有非地质因素的噪音这一特点,提出采用小波变换的新方法.该方法以一维小波去噪方法和小波包去噪方法为主,减少噪声......
离群挖掘是数据挖掘研究的重要内容，在实际生活中获得广泛应用。该文首先给出了离群数据的量化定义，并用基于蚁群的聚类学习方法，产生......
根据负荷预测的理论,通过历史数据为基础进行电力负荷数据预测。由于实际运行过程中,采集数据存在错误,使得获得到的负荷预测曲线......
介绍了离群数据挖掘的基本概念,全面回顾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,介绍了一种传统......
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......
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......
针对大多数离群数据检测方法依赖于用户确定参数以及维灾现象,给出了一种基于基尼指标加权的离群子空间与离群数据挖掘方法。该方......
综述了离群数据(outliers)探测是数据挖掘和知识发现的一项重要任务及其在天文学中兴起的必然性。简要介绍了离群数据的定义、特点......
在数据空间中不可避免地存在着一些严重偏离整体样本集合的其它观测值,这些离群数据对数据挖掘与分析结果具有重要影响.通过对各种......
由于人类对宇宙的认识有限,因此,如何通过对光谱数据分析发现一些新的、特殊的天体成为天文学家面临的重要课题。目前,常见特殊天......
目前,对于离群数据挖掘算法研究颇多,但对于离群数据挖掘结果可理解性和可解释性的研究相对较少。采用相关子空间,给出一种MapRedu......
离群数据是数据中的小模式，因其固有的少数据与稀疏性等特征，使得基于距离或基于统计等常规聚类方式不适用于对离群数据的分类。该文......
提出了一种针对离群数据规则挖掘的决策树构造方法。通过给出一个平均致密度的新定义和对离群数据产生机制的深入分析，提出离群数据......
基于单元的离群数据挖掘是一类典型的离群数据挖掘方法，尽管具有可以快速识别离群数据和修剪非离群数据等优点，但由于只从单元的角度......
针对高维数据集中的离群点挖掘任务，给出了一种基于基尼指标和属性相关性分析的高维数据离群点挖掘算法。该算法首先采用属性相关性......
现有的离群检测方法大多都忽视离群数据的上下文信息,使得离群数据难以理解。从离群数据的可解释性角度,采用微粒群算法（PSO）,给出了......
针对已有的基于网格的离群点挖掘算法挖掘效率低和对于大数据集适应性差的问题,提出基于数据分区和网格的离群点挖掘算法。算法首......
针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究.通过对时序数据进行离散小波变换,将其从时域空间变换到频域空间,使时序数据映射为多维......
对复杂网络数据信息传输的稳定性检测,能够有效保障网络的稳定运行。对信息传输稳定性的检测,需要获取各个数据对象与其邻域的加权......
在宇宙中寻求未知天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一，离群数据挖掘是发现未知天体光谱数据的一种有效途径。文章首先以VC＋＋和Or......
