【摘 要】
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传统基于离群度的坏点检测方法,无法解决小数据冲突过程中存在的震荡波动以及数据特征不明显的问题,获取的坏点结果存在较大的偏差.提出了一种基于小数据冲突检测的坏点数据
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传统基于离群度的坏点检测方法,无法解决小数据冲突过程中存在的震荡波动以及数据特征不明显的问题,获取的坏点结果存在较大的偏差.提出了一种基于小数据冲突检测的坏点数据挖据模型,通过小区域异常因子LOD描述小数据冲突数据集中不同数据对象的局部异常程度,采用小数据冲突数据的邻域查询优化算法,获取初步坏点数据集,通过运算小区域异常因子的方法,在邻域搜索优化后获取的对象邻域中,基于两个对象间的加权考斯基距离,采用去一划分信息熵增量获取小数据冲突对象的权值,运算初步坏点数据集中小数据冲突对象的损坏程度,获取小数据冲突中
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