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基于双曲方程特征分解的水生态数据挖掘
被引量：
1
1
作者
曾羽琚
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014年第4期563-566,共4页
提出一种基于非线性双曲方程广义特征分解的离群数据挖掘方法,并应用于大型分布式数据库离群数据挖掘。采用广义特征分解的方法求解数据集的离群因子,求解非线性双曲方程广义特征Taylor展开。对离群数据的线性部分进行隐格式逼近,对非...
提出一种基于非线性双曲方程广义特征分解的离群数据挖掘方法,并应用于大型分布式数据库离群数据挖掘。采用广义特征分解的方法求解数据集的离群因子,求解非线性双曲方程广义特征Taylor展开。对离群数据的线性部分进行隐格式逼近,对非线性部分进行显格式逼近,挖掘到的离群数据深度和方位信息。构建水生态环境并进行仿真实验。实验结果表明,该算法在对大型分布式数据库的离群数据挖掘中,能很好地挖掘到离群数据张成子空间谱信息,具有较好的数据特征挖掘性能。
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关键词
非线性双曲方程
特征分解
数据挖掘
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职称材料
题名
基于双曲方程特征分解的水生态数据挖掘
被引量：
1
1
作者
曾羽琚
机构
湖南大学计算机与通信
学院
长沙环境保护职业技术学院环境信息系
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014年第4期563-566,共4页
基金
湖南省情决策与咨询研究课题项目(2014BZZ025)
文摘
提出一种基于非线性双曲方程广义特征分解的离群数据挖掘方法,并应用于大型分布式数据库离群数据挖掘。采用广义特征分解的方法求解数据集的离群因子,求解非线性双曲方程广义特征Taylor展开。对离群数据的线性部分进行隐格式逼近,对非线性部分进行显格式逼近,挖掘到的离群数据深度和方位信息。构建水生态环境并进行仿真实验。实验结果表明,该算法在对大型分布式数据库的离群数据挖掘中,能很好地挖掘到离群数据张成子空间谱信息,具有较好的数据特征挖掘性能。
关键词
非线性双曲方程
特征分解
数据挖掘
Keywords
nonlinear hyperbolic equation
feature decomposition
data mining
分类号
TP392 [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
基于双曲方程特征分解的水生态数据挖掘
曾羽琚
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014
1
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