|国家科技期刊平台
登录| 注册
  • 年份
  • 2015（1）
  • 2009（1）

  • 核心收录
  • 中国科学引文数据库(CSCD)（1）
  • 中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)（1）
  • 北京大学中文核心期刊目录(北大核心)（1）

  • 刊名
  • 福建电脑（1）
  • 计算机应用研究（1）

  • 作者单位
  • 贵州大学（1）

  • 语种
  • 汉语（2）

  • 关键词
  • k-距离（2）
  • 2k-距离邻居（1）
  • k-距离邻居（1）
  • 信息熵（1）
  • 孤立点（1）
  • 异常检测（1）
  • 数据流（1）
  • 滑动窗口（1）
  • 更多...

  • 作者
  • 孟伟（1）
  • 李少波（1）
  • 杨臻（1）
  • 魏中贺（1）
  • 更多...

相关度
  • 相关度
  • 发表时间
每页显示10条
  • 每页显示10条
  • 每页显示20条
  • 每页显示30条
已找到 2 条结果
  • 基于2k-距离的孤立点算法研究
    杨臻
    福建电脑 2009年2期
    孤立点k-距离k-距离邻居2k-距离邻居
    摘要：孤立点检测一直是数据挖掘中一个活跃的领域,如信用卡欺诈,入侵检测等.在这些应用领域中研究孤立点的异常行为能够发现隐藏在数据集中更有价值的知识.文章介绍了相关概念,分析了几类有代表性的算法.最后,给出了一个判定孤立点的斯的定义,并按此定义进行了检测,用实际数据进行了实验.实验结果表明,该算法能够能够有效地检测出孤立点.
  • 基于距离的数据流在线检测算法研究北大核心CSCDCSTPCD
    李少波魏中贺孟伟
    计算机应用研究 2015年12期
    数据流滑动窗口k-距离异常检测信息熵
    摘要：针对传统的数据流检测中存在的时间复杂度高、准确度低等问题,提出了一种基于滑动时间窗口和k-距离剪枝的信息熵异常检测算法.该算法引用滑动时间窗口将动态的数据流静态化,当数据流填满当前窗口后,在当前窗口中用k-距离剪枝方法对数据进行初步检测,从而剔除绝大部分的正常数据.最后再对筛选出疑似异常的数据用信息熵的检测方法进行检测,输出信息熵值大于设定阈值EA的数据点.通过实验验证,该算法比传统的检测算法在时间复杂度和准确度上都有一定的优越性.