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时间序列增量异常模式检测算法
引用本文:周大镯,刘雷.时间序列增量异常模式检测算法[J].计算机工程,2009,35(16):45-47.
作者姓名:周大镯  刘雷
作者单位:1. 天津大学管理学院,天津,300072;河北经贸大学计算机中心,石家庄,050061
2. 河北经贸大学计算机中心,石家庄,050061
基金项目:河北省科技攻关计划基金资助项目 
摘    要:在k-近邻局部异常检测算法的基础上,结合时间序列的分割方法,提出一种高效率的时间序列增量异常模式检测算法。将时间序列按序列重要点进行数据分割,利用局部异常检测方法检测出时间序列的异常模式。当插入一些新数据时,邻近分割模式发生变化,增量异常检测算法更新相应的最近邻模式。通过该算法可以高效率地发现时间序列的异常模式。

关 键 词:时间序列  增量异常模式  局部异常因子
修稿时间: 

Time Series Incremental Outlier Pattern Detection Algorithm
ZHOU Da-zhuo,LIU Lei.Time Series Incremental Outlier Pattern Detection Algorithm[J].Computer Engineering,2009,35(16):45-47.
Authors:ZHOU Da-zhuo  LIU Lei
Affiliation:1.School of Management;Tianjin University;Tianjin 300072;2.Computer Center;Hebei University of Economics and Trade;Shijiazhuang 050061
Abstract:An efficient incremental outlier pattern detection algorithm is proposed based on the foundation of k-nearest local outlier pattern detection algorithm and segmentation.Time series data are segmented using series important point in this algorithm.Outlier pattern is detected by local outlier detection technique.When some new data points are inserted,neighbors segment pattern is changed and incremental outlier detection algorithm only refreshes limited number of their nearest neighbors pattern.The outlier pat...
Keywords:time series  incremental outlier pattern  local outlier factor  
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