基于时间序列模式表示的异常检测算法*

提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法(PREOV).时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力.在时间序列模式表示的基础上提取异常值,可以大大提高算法的效率和准确性,达到事半功倍的效果.在本算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低.该算法计算简单、实现方便、无须训练,可以支持时间序列的动态增长.     

基于改进符号化度量方法的机场噪声异常检测

机场噪声中的异常情况拥有很大价值,利用它能够及时完善飞机和机场的设备。结合机场噪声数据的特点,对上述问题进行研究并提出一种基于改进的符号化聚集近似(Symbolic Aggregate Approximation,SAX)相似性度量的单监测点的时间序列异常检测方法。其运用相似性度量方法计算出度量结果,再运用k近邻异常检测方法进行异常发现,最后发现异常时间段。该方法在理论验证可行性之后在某机场的实测数据中进行应用,取得了良好的效果。     

基于距离和的孤立点用户意义分析算法及应用

有关孤立点分析的研究大多集中在如何高效地识别出孤立点,很少有研究提供对识别出的孤立点用户意义的解释。针对这一情况,提出了一种基于距离和的孤立点用户意义分析算法,针对每个孤立点都给出了其原因属性以及对该原因属性的描述,即给出了孤立点的用户意义。最后将该算法应用到质量管理中进行了实验。实验结果表明:该算法是行之有效的,有一定实用意义。     

视频流中运动物体的分割

为了从视频流中快速、准确地找出运动物体,为后继智能图像处理工作奠定基础,从动态、静态两个方面对运动物体进行分割,采用消除背景的方法来获得视频流中的运动物体,并将获得运动物体作为消除背景图像的结果。在比较帧差算法的基础上,提出了基于视频流的帧间微分算法,并将图像回填技术应用于图像分割,不仅能够快速消除背景,获得运动物体,而且能够减少运算量,极大克服由于光线强弱、背景变化、局部抖动等因素带来的图像处理中的困难。     

基于模糊聚类的矢量量化的声纹识别研究

采用模糊C-均值聚类算法(FCM)实现声纹码本的矢量量化,使用基于相似系数和的孤立点检测法识别孤立点.试验表明,该方法能有效地减少孤立点对识别结果的干扰,显著降低码本量化误差,从而提高矢量量化声纹识别系统的识别率.     

Robust sparse principal component analysis

The model for improving the robustness of sparse principal component analysis（PCA） is proposed in this paper. Instead of the l2-norm variance utilized in the conventional sparse PCA model,the proposed model maximizes the l1-norm variance,which is less sensitive to noise and outlier. To ensure sparsity,lp-norm（0 p 1） constraint,which is more general and effective than l1-norm,is considered. A simple yet efficient algorithm is developed against the proposed model. The complexity of the algorithm approximately linearly increases with both of the size and the dimensionality of the given data,which is comparable to or better than the current sparse PCA methods. The proposed algorithm is also proved to converge to a reasonable local optimum of the model. The efficiency and robustness of the algorithm is verified by a series of experiments on both synthetic and digit number image data.     

流体运动估计光流算法研究综述

对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结构的测量上有所改进,弥补了基于相关分析法的粒子图像测速技术的不足。此外,光流方法还可以方便的引入各种物理约束,获得较为符合流体运动特性的运动估计结果。为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类：结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。对每类方法,从问题解决过程的角度予以介绍,分析了各类突出问题中现有算法的特点和局限性。最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。     

基于聚类的离群点检测方法研究综述

离群点检测在数据处理中具有重要研究意义,其检测方法大致可以分为基于统计、基于距离、基于密度和基于聚类的方法。为了及时掌握当前基于聚类技术的离群点检测方法的研究现状,通过归纳与整理,将具有代表性的基于聚类的离群点检测方法进行了介绍和归类,将其主要分为静态数据集中的检测方法、数据流中的检测方法、大规模数据中的检测方法和其他方法等四大类。对每类方法所解决的问题、算法思想、应用场景以及各自的优缺点进行了详细的归纳和分析,指出目前存在的问题以及未来发展方向。     

基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法

针对高维海量数据,在MapReduce编程模型下,提出了一种基于相关子空间的局部离群数据挖掘算法.该算法首先利用属性维上的局部稀疏程度,重新定义了相关子空间,从而能够有效地刻画各种局部数据集上的分布特征;其次,利用局部数据集的概率密度,给出了相关子空间中的局部离群因子计算公式,有效地体现了相关子空间中数据对象不服从局部数据集分布特征的程度,并选取离群程度最大的N个数据对象定义为局部离群数据;在此基础上,采用LSH分布式策略,提出了一种MapReduce编程模型下的局部离群数据挖掘算法;最后,采用人工数据集和恒星光谱数据集,实验验证了该算法的有效性、可扩展性和可伸缩性.