| 基于地统计学的空间离群点检测算法的研究 |
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| 引用本文： | 刘 莘,张绍良. 基于地统计学的空间离群点检测算法的研究[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(12) |
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| 作者姓名： | 刘 莘 张绍良 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学环境与测绘学院,中国矿业大学环境与测绘学院 |
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| 基金项目： | “十二五”科技支撑计划；江苏省煤基CO2捕集与地质储存重点实验室（中国矿业大学）开放基金资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目 |
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| 摘 要： | 针对传统空间离群点检测算法构建邻域时参数选择困难，处理高维数据的时间复杂度较高等问题，提出了一种基于地统计学的空间离群点检测算法。该算法将空间自相关理论引入空间离群检测中，首先利用3σ规则识别全局离群点，然后利用Delaunay三角网构建空间邻域，将邻域节点均值代替全局离群点，最后使用局部Moran’ I作为空间异常的度量方法。仿真结果表明，该方法不需要选择参数，鲁棒性较强，检测率较高、误警率较低。
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| 关 键 词： | 地统计学 空间离群点 局部Moran''I Delaunay三角网 |
| 收稿时间： | 2015-11-24 |
| 修稿时间： | 2016-10-24 |
Geographical statistics based approach for spatial outlier detection |
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| LIU Xin and ZHANG Shaoliang. Geographical statistics based approach for spatial outlier detection[J]. Application Research of Computers, 2016, 33(12) |
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| Authors: | LIU Xin and ZHANG Shaoliang |
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| Affiliation: | School of environment science and spatial informatics, China University of mining and technology, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Geographical Statistics Spatial outliers the local Moran ''I Delaunay triangulation |
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