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基于MARS和概率规划的离群值检测算法
1
作者
王瑞豪
童英华
冯忠岭
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2694-2699,共6页
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于...
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于全贝叶斯推理的一般单变量离群点检测模型。实验结果表明,概率规划模型能检测出更准确的离群点,该模型提供了具有可信区间的概率分布。
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关键词
物联网
数据质量
多元自适应回归模型
离群值
概率规划
多元
离群点检测
贝叶斯
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职称材料
题名
基于MARS和概率规划的离群值检测算法
1
作者
王瑞豪
童英华
冯忠岭
机构
青海师范大学计算机学院
青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
青海师范大学物理与电子信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2694-2699,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61862055)
河北省物联网监控工程技术研究中心基金项目(3142016020)
青海省物联网重点实验室基金项目(2020-ZJ-Y16)。
文摘
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于全贝叶斯推理的一般单变量离群点检测模型。实验结果表明,概率规划模型能检测出更准确的离群点,该模型提供了具有可信区间的概率分布。
关键词
物联网
数据质量
多元自适应回归模型
离群值
概率规划
多元
离群点检测
贝叶斯
Keywords
internet of things
data quality
MARS regression model
outliers
probabilistic programming
multivariate outlier detection
Bayesian
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MARS和概率规划的离群值检测算法
王瑞豪
童英华
冯忠岭
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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