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| 基于地统计学的空间离群点检测算法的研究 | |
| 作者姓名： | 刘莘 张绍良 |
| 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 |
| 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 |
| 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。 |
| 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 |
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