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针对野外无线传感器获取的时空数据的特点,总结常见的时空异常探测方法,提出了一种根据时间序列相似性度量时空邻域的时空异常探测方法,用于准确检测时空数据的异常情况。采用2012年7月15日黑河流域生态水文无线传感器观测网中13个观测节点的数据进行验证,结果表明:该算法能够有效地探测到无线传感器网络时空数据中的异常,并能识别由于灌溉或降雨造成的伪异常,对其他数据处理探索研究有一定指导意义。 相似文献
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本文针对时序数据提出了一种基于小波的异常探测算法。首先应用小波变换将时域空间的时序数据分解成不同的频率成份,通过低频信号的特性缩短待处理的数据处理。对于变换后的数据,再采用基于密度的LOF异常探测方法挖掘异常数据。最后,对某烟草公司的烟叶收购数据序列进行了实验,结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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时间序列挖掘中不同的数据集中的异常模式的长度未必相同.提出的算法使用异常因子作为模式的异常度量,利用模式的k-距离和中位数来计算异常因子,使用二次回归算法来探测时间序列中的所有模式和其长度范围,在这个范围内使用变长方法来判断一个模式是否异常,然后合并相邻的异常模式.为了验证算法的有效性和健壮性,使用人工合成数据和标准数据集对算法进行了测试,得到了较为满意的效果. 相似文献
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伴随着智能设备的普及和无线通信技术的发展,用户在使用无线网络满足各种需求时,无线网络也记录下了用户上网留下的大量时空轨迹数据.针对时空轨迹数据的异常检测已经成为数据挖掘领域一个新的研究热点.为了更好地关注学生健康发展,促进校园信息化建设,以真实校园上网数据为例,提出了一种基于多尺度阈值和密度相结合的谱聚类算法(Spec... 相似文献
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山体滑坡每年都会对人们的生命财产安全造成重大损失,是常见的地质灾害之一。为了对山体滑坡进行防控,需要广泛地监测山体表面的沉降过程,但是由于恶劣气候和监测成本等难以克服的困难,山体沉降数据的收集呈现出局部数据不完整、数据采样不均衡和监测点动态变化等特点,使得山体滑坡的防控研究受到阻碍,给数据的采集和分析工作提出了新的要求。现有方法从空间角度对缺失进行补充,但忽略了时间维度的依赖关系。为了解决上述问题,对不完整的INSAR数据填充进行了研究,利用时空掩码矩阵对时空依赖关系进行建模,利用多头注意力对多层次的空间关系进行综合学习,并在克里金法(Kriging)的基础上提出了新的使用时空注意力的克里金插值法,实现了对复杂时空特征的深层理解。在真实数据集上的数据恢复实验验证了该算法可以有效地学习复杂的时空特征,并在3种不同的数据缺失情景下都取得了优于现存插值算法的表现。 相似文献
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时空聚类分析是时空数据挖掘领域近年来研究的热点问题,对于揭示时空要素的发展变化趋势、规律以及本质特征具有重要意义.目前,时空聚类分析的研究仍还初步,缺乏具有普适性的时空聚类分析方法.为此,本文首先建立了一套时空聚类分析的普适性理论方法框架.进而,借助时空统计学、智能计算等工具,提出了一种时空一体化的时空聚类方法.该方法很好地顾及了时空数据的时空耦合、时空相关与时空异质特征,避免了过多人为主观因素的干扰,时空聚类结果具有较好的可靠性.通过采用中国陆地区域42年(1951~1992)年平均气温时空数据进行分析,验证了本文提出的理论与方法的可行性与有效性. 相似文献
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时空数据挖掘是数据挖掘中的重要研究内容,其中时空预测的应用领域最为广泛.针对目前时空预测方法中的不足,提出了一种基于数据融合和方法融合的时空综合预测算法.该方法首先采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测;然后通过神经网络解算相邻对象的空间影响,继而对混合数据序列使用时空自回归预测模型;最后使用线性回归将单个的时间预测、空间预测和时空预测有效地融合在一起,得到综合预测结果.应用该方法预测铁路客流,突破了传统铁路客流预测方法的局限,实验结果表明了算法的有效性. 相似文献
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异常数据检测是数据挖掘研究的热点之一。本文在对现有异常点检测算法分析的基础上,提出了一种基于属性的异常点检测算法。简要地介绍了异常检测的现状,对基于属性的异常检测算法进行了详细分析,包括算法设计基础、算法描述、复杂度分析等。并通过与基于距离的异常点检测算法进行实验比较,表明了算法的优越性。 相似文献
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为了解决数据集更新时孤立点增量发现问题,提出一种基于密度近邻的增量式孤立点发现算法.当数据集更新时,该算法在确定出受影响的对象后,根据对象和其近邻间k-密度变化,建立对象的密度近邻序列.然后依据对象的密度近邻序列代价和其k-距离邻域的平均密度近邻序列代价,计算出受影响对象的增量异常因子(IOF)来表征对象的孤立程度,从而提高增量孤立点发现的效果.此外,由于只需重新计算这些受影响对象的IOF值,该算法还提高孤立点发现的速度.实验表明,该算法不仅在孤立点增量发现的效果上高于以往算法且减少算法的运行时间. 相似文献
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在对入侵检测技术研究的基础上,分析了数据挖掘技术在入侵检测中应用的可行性.并且建立了一种基于数据挖掘的IDS模型.经过分析入侵检测中应用的几种异常点检测算法,归纳和总结了它们的特点,为其他研究者提出新的算法提供了依据. 相似文献
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离群点检测算法在网络入侵检测、医疗辅助诊断等领域具有十分广泛的应用。针对LDOF、CBOF及LOF算法在大规模数据集和高维数据集的检测过程中存在的执行时间长及检测率较低的问题,提出了基于图上随机游走(BGRW)的离群点检测算法。首先初始化迭代次数、阻尼因子以及数据集中每个对象的离群值;其次根据对象之间的欧氏距离推导出漫步者在各对象之间的转移概率;然后通过迭代计算得到数据集中每个对象的离群值;最后将数据集中离群值最高的对象判定为离群点并输出。在UCI真实数据集与复杂分布的合成数据集上进行实验,将BGRW算法与LDOF、CBOF和LOF算法在执行时间、检测率和误报率指标上进行对比。实验结果表明,BGRW算法能够有效降低执行时间并在检测率及误报率指标上优于对比算法。 相似文献