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时间序列增量异常模式检测算法
被引量：
3
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作者
周大镯
刘雷
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期45-47,共3页
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...
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。
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关键词
时间序列
增量异常模式
局部
异常
因子
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职称材料
题名
时间序列增量异常模式检测算法
被引量：
3
1
作者
周大镯
刘雷
机构
天津大学管理学院
河北经贸大学计算机中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期45-47,共3页
基金
河北省科技攻关计划基金资助项目(062135140)
文摘
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
Keywords
time series
incremental outlier pattern
local outlier factor
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时间序列增量异常模式检测算法
周大镯
刘雷
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
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