离群点相关论文
为了更合理地评价开关柜绝缘状态,挖掘开关柜异常数据蕴含的价值,提出一种基于自适应DBSCAN的开关柜绝缘状态评价方法。首先计算绝......
聚类分析是数据挖掘的重要技术,而在5G时代,海量的数据维度高、数据集大,利用K-means算法易受离群点的影响,且K值、初始聚类中心的......
高炉炼铁是钢铁工业的重要生产环节,是现代炼铁的最主要方式。高炉炼铁需要准确判断整个高炉运行态势,及时调整布料制度、热风制度......
乒乓球运动具有高速性,所以乒乓球跟踪必须满足低延迟和高采样率.为此,提出了一种基于最大一致性子集的乒乓球机器视觉跟踪方法.首......
随着大数据时代的到来,数据挖掘技术成为了当下炙手可热的研究对象,其中离群点挖掘技术作为数据挖掘领域中的重要组成部分,也得到......
当今社会已进入到数据时代,作为数据挖掘的重要分支,近年来,离群点挖掘得到许多学者的广泛关注和研究。离群点挖掘可以帮助人们在......
随着我国装备技术的快速发展,先进设备的加工能力不断进步。钢铁生产线每天产生大量的生产数据,如何有效从这些海量数据中提取有效......
图匹配是图论中的一个基本问题。随着人工智能的发展,图匹配得到了越来越多的关注,被广泛应用在计算机视觉和模式识别等领域。该问......
电力负荷具有复杂性、分散性以及时变性等特点,变电站负荷特性分类能够为典型变电站的负荷建模提供依据.其中大数据分析及聚类分析......
离群点检测技术是数据挖掘研究中的重要分支之一,近年来,离群点检测技术在现实生活的各个方面都发挥了重要作用。目前国内外研究学......
在机器学习与模式识别的诸多任务中,如何真实而有效地度量两个数据样本之间的相似程度是一个极其重要的问题,并极大影响着后续识别......
目前,电动汽车安全事故频繁发生,严重影响驾驶人员的生命和财产安全,因此在电池严重故障发生之前如果能够进行有效的诊断和预警,将......
检测数据流中离群点是离群点检测的一个新兴领域.为了实时动态地检测数据流滚动窗口中当前离群点,本文运用保守策略,结合ROF-Tree......
采集点云是三维重建过程中的关键步骤,在采集点云的过程中,不可避免地产生一些噪声及离群点.针对噪声及离群点的传统滤波算法主要......
目的:将词语的多种语义信息融合,提出多语义复合文本表示模型和基于该模型的文本聚类算法.方法:首先,利用高斯混合模型构建词语的......
选取合理的初始聚类中心是正确聚类的前提,针对现有的K-means算法随机选取聚类中心和无法处理离群点等问题,提出一种基于相异性度......
点集匹配技术旨在对给定的两组点集找到点点对应关系，是计算机视觉中基础而重要的问题，其匹配结果通常作为许多高层次处理的输入，如图......
针对学生评教数据中的离群点问题,根据消极评教数据产生的方式及特点,提出了一种基于几何特征的学生评教数据离群点检测算法.该算......
传统依托用电量和台区线损关联性来定位、现场排查窃电的模式存在效率低、准确性不高等问题,同时具有一定的滞后性。通过全面分析......
在不断成熟的电动汽车技术推动下,电动汽车被越来越多的人们所接受,因此保证电动汽车在无人值守充电、久置停车或在运行过程中的安......
以长春市这一典型单中心扩展型城市为例,通过对1980年、1985年、2000年和2007年4个时间断面60个道路交叉口交通量的数据分析,研究......
刘堂宴 ,郑勇 ,傅容珊 ,王绍民 .提高测井建模精度的一种方法 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(1) :44～ 47本文提出了测井建模时利......
聚类分析与离群点检测是数据挖掘中的关键问题,该文针对大规模交易数据库,研究聚类与离群点检测算法.主要研究工作包括:1)提出了一......
离群数据挖掘是数据挖掘中一项重要的任务，它往往可以使人们发现一些既真实而又出乎意料的知识。在欺诈检测和医疗分析等一些领域中......
大数据环境下产生的数据大多是海量的，而并非所有这些数据都属于正常数据，其中可能包含大量噪声或者离群点数据。这些离群点数据通常......
该文归纳了海量数据库中小模式发现的研究现状及热点问题,并在此基础上分别对例外规则和离群点展开了研究和探索,提出了自己的定义......
现代企业在其信息化的过程中积累了越来越多的数据,对于一些企业应用,异常数据的挖掘比常规模式的挖掘更有应用价值。对于这类数据......
在当今这样一个信息爆炸的时代，有效的数据分析方法起着至关重要的作用。数据分析的目标是揭示蕴藏在数据中的规律或者知识，因此它几......
随着信息技术的快速发展，数据在医疗、商业、民生、科研与军事等领域都呈现出爆炸式增长，数据密集型计算环境下数据挖掘算法的研究已......
离群点挖掘由于其在检测金融欺诈和网络入侵、疾病预防和控制、灾害气象预报等许多方面的广泛应用而成为数据挖掘领域中的一个重要......
近年来,随着传感器技术和数据库技术的迅猛发展,数据挖掘技术得到了广泛的应用,影响着人们生活的各个领域。数据挖掘技术就是从海......
视觉跟踪技术,是机器视觉领域一个重要的研究方向,是更高层次的动作识别、行为理解的基础,无论在安防监控、交通管制、自动汽车驾......
差分隐私(Differential Privacy, DP)是一种新型的隐私保护模型,而直方图是差分隐私保护下数据发布的一种重要形式。在差分隐私直......
径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络以其深厚的生理学基础、简单的网络结构、快速的学习能力、优良的逼近性能,在函......
计算机网络的应用已渗透到社会各个层面，给社会带来了巨大的便利。但互联网是一个开放系统，其多变性、异质性及动态性的等特点使得互......
伴随科技的发展,信息浪潮扑面而来。人们每天聊天、微博、视频、邮件等会产生大量数据信息。这些数据中包含了大量有极高价值的信......
离群数据的检测与分析已经成为数据挖掘领域中一个重要的研究方向，其在金融欺诈检测和网络入侵、疾病预防和控制、灾难气象预报等许......
将药品分类的前提下,以药品为对象,不良反应为属性,PRR值为参数,利用局部离群因子检测算法得到药品和其对应的离群因子.利用我国药......
针对数据集的聚类过程容易受到离群值的影响这一问题,提出了局部密度离群值检测k-means算法,即先对数据集使用局部密度离群值检测......
随着信息技术的不断发展,流数据逐渐成为当今主要数据类型,它具有数据规模大、传输速度快等特征,这些特征给高效管理流数据带来巨......
单类支持向量机被认为是最常用的单类分类器。与传统的单类支持向量机相比,最小二乘单类支持向量机(least squares one-class supp......
现如今,随着“绿色出行,低碳环保”理念深入人心、公共交通行业的蓬勃发展以及全国一卡通的迅速推广,交通一卡通的发行量越来越大,......
外科康复治疗中的传统疗法依旧是石膏和小夹板等方式。近年来,随着科学技术的进步和医学水平的提高,医疗技术也在朝着个性化的方向......
宽度学习系统是一种新型扁平前馈神经网络,相比于深度结构神经网络,其结构特点在于隐层的增加扩展了网络宽度而非深度。宽度学习系......
近年来,互联网的高速发展和广泛应用使人类进入了真正的大数据时代,我们每时每刻都在产生海量数据。然而由于数据来源的多样性和复......
离群点检测就是通过多种检测方法找出其行为不同于预期对象的数据点的过程。离群点检测技术已经成功的应用于金融系统的风险控制、......
