基于多示例学习的时序离群点检测算法研究

钱景辉; 卢屹韦

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在FIndCBLOf算法的基础上,提出了一种基于多示例学习的FindCBLOF离群点检测算法(MIL-FindCBLof)用于时序离群点检测.算法首先对数据进行分段聚集,再利用多示例框架,封装每个对象,以此保留每个对象的属性,然后采用全局策略计算对象的因子数值,最后通过计算平均因子来确定离群序列.在实际企业的实时采集监控系统中,将MIL-FindCBLof算法与其它经典离群点检测算法进行实验对比,结果表明本文提出的MILFindCBLof算法相对其它算法提高了检测的全面性和准确性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第1期|46-49|共5页
作者
钱景辉; 卢屹韦;
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作者单位

南京工业大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
机器学习; 时序离群点; 多示例学习; 聚类; 平均因子;

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