一种基于网格的数据流孤立点检测算法

数据流孤立点检测的主要目的是在合理的时间段内准确发现数据流中的孤立点。传统的孤立点检测算法可以有效发现静态数据集中的孤立点,在动态变化的数据流环境下并不适用,无法及时、有效地发现异常数据。针对数据流环境下对孤立点检测的实时发现、动态调整等要求以及传统算法的不适用,提出了一种新的基于网格的数据流孤立点检测算法ODGrid,ODGrid算法可以实时发现数据流中的异常数据,并根据数据流的变化情况,动态调整检测结果。通过在真实数据集与仿真数据集上的实验,证明了ODGrid算法在精度和速度上优于现有的孤立点检测算法,具有良好的伸缩性。     

时序数据故障点检测方法分析比较及应用

比较了3种不同的时序数据故障点检测算法.基于引力的孤立点检测算法考虑了数据对象周围的密度及数据之间的距离等因素.基于均值变点的检测算法则侧重于考察故障点周围统计量的变化,而非故障点的局部范围内统计量保持未定.第三种基于均值方差变点估计的检测算法则研究了时序数据中均值和方差两个统计量都存在变点且变点时刻不相同时的变点估计问题.试验表明基于引力的算法比其他两种效果要差,而基于均值变点检测算法的计算效率要比基于均值方差估计检测算法要高.     

采用shell命令和隐Markov模型进行网络用户行为异常检测

异常检测是目前网络入侵检测领域研究的热点内容.提出一种基于shell命令和隐Markov模型(HMM)的网络用户行为异常检测方法,该方法利用shell会话中用户执行的shell命令作为原始审计数据,采用特殊的HMM在用户界面层建立网络合法用户的正常行为轮廓.HMM的训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch训练算法相比,训练时间有较大幅度的降低.在检测阶段,基于状态序列出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并考虑到审计数据和用户行为的特点,采用了较为特殊的判决准则.同现有的基于HMM和基于实例学习的检测方法相比,文中提出的方法兼顾了计算成本和检测准确度,特别适用于在线检测.该方法已应用于实际入侵检测系统,并表现出良好的检测性能.     

具有相关关系的异常点对回归系数的影响

讨论了均值漂移模型与数据删除模型在异常点的检验上的等价性作用.同时阐述了两个具有某种相关关系的异常点对回归系数的影响,并把它推广到多个异常点上,由此得到几个重要结论.     

基于PCA点云配准算法的文创产品设计研究

为提升中国传统文化的影响力,研究针对文创产品的造型设计,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和特征匹配的点云配准算法.在算法的性能分析中发现,改进PCA点云配准算法误差值能够长期保持在0.5以下.之后利用PCA点云配准算法实现文创产品造型设计,结果显示,经过PCA点云配准算法的干预,文创产品的经济效益得到显著提升.以上结果表明,研究提出PCA点云配准算法能够有效实现文创产品的造型设计,并提升其经济效益,对文创产品的设计制造及文化传承具有重要作用.     

金融交易数据驱动的图谱网络智能化欺诈侦测

针对当前金融领域营销场景中商户与持卡人团伙化的交易欺诈行为难以侦测、挖掘的不足的问题,该文基于交易流水数据,构建了持卡人-商户的智能化交易图谱网络,建立了图拓扑特征体系框架和机器学习的异常检测算法,对当前营销欺诈团伙化网络进行了智能化侦测.基于相关样本数据提出的模型效果比传统模型具有较大提升,对欺诈团伙证据链挖掘和画像分析提供了有效方法.     

基于对象池和数据缓存技术的Web-OLAP系统

在分析Web环境下传统联机分析处理(online analytical processing OLAP)系统存在问题的基础上,提出一种基于对象池和数据缓存技术的OLAP系统的体系结构.首先给出了对象池的定义及处理用户请求的算法,然后给出了数据缓存的定义及数据缓存的处理算法.采用对象池及数据缓存技术相结合,可明显提高系统的性能.     

基于OSPA距离和特征点采样的路标识别算法

提出了一种基于最优次模式(OSPA)距离的路标识别算法.算法引入Markov随机场建立噪声的待检图像,然后采用条件迭代算法(ICM)恢复图像,进一步提取路标边缘点.这些边缘点作为特征点;该特征点看作为待检特征点集,计算其和标准路标库图像之间的OSPA的距离,以此来识别待检路标.分析表明,该算法对于路标的形态识别具有明显的优势,最后分析了图像尺寸大小、特征点数量对OSPA距离的影响.     

基于权重的改进K-means算法应用研究

数据聚类是将数据对象划分到不同的类或簇中,是数据挖掘中的一项重要技术.教育领域拥有海量的学生信息数据,把数据挖掘中的聚类技术引入其中,具有很强的实际价值.阐述了运用数据挖掘中改进的引入权重的聚类技术对成绩数据进行选择、预处理和挖掘分析等,展示了3个Matlab实验使成绩数据如何通过K-means算法进行聚类分析,并对3种运行结果的意义各自进行了显示与分析,同时指出了运行结果的不足及意义.针对学生实验中的分类原因进行了研究并在学生成绩分析中发现很多隐含着的不易发现的有价值信息,利用这些聚类结果提出了相应的教学措施及建议,从而有针对性地提高教学质量.     

基于知识图谱的电厂设备异常检测

异常检测是确保电厂安全稳定运行的重要保障.除了电厂本身的状态之外,环境信息对于异常检测来说也是不可或缺的影响因素,如温度、湿度、灰尘等.因此,本文提出一种基于知识图谱的电厂设备异常检测方法,通过应用信号相关算法来判断给定的电厂数据是否异常.试验结果表明,该方法可以整合多种资源中的数据,并对给定的数据异常进行准确度分析....     

数据流上异常数据的在线检测与修正

给出了带有遗忘因子改进的Kalman滤波预测算法,能够检测未来时刻的异常数据;提出了一种新颖的数据流上的异常数据修正方法,应用插值小波根据连续异常数据数量的不同,实现了可变插值尺度的异常数据修补,能够自适应修正精度.在实际电力负荷数据上的仿真实验证明这种方法可以在线准确地检测到异常数据,并能提供精确的异常数据修正.     

基于众数投票的星载GPS非差观测值粗差探测法

采用双频P码的消电离层组合作为基本观测量,结合众数投票算法探测、剔除非差星载GPS观测值中的粗差.利用低轨卫星GPS观测数据,模拟、探测、剔除粗差,以验证该算法的有效性.实验表明,该方法粗差位置探测相对准确,并能有效地剔除非差观测值中的粗差,为非差星载GPS精密定轨提供了良好的质量控制基础.     

基本矩阵随机采样鲁棒估计

提出一种新的基本矩阵鲁棒估计算法:随机采样算法,对含有大量出格点的数据点集,利用7个对应匹配点的最小子集来估计参数;然后在不同的子集重复多次,确保任何一个子集都含有一个好的数据点的机率达到95%.最优估计值是残差低于门限值点数最多的子集,一旦从数据点集剔去出格点,利用没有出格点的数据就可以得到最终估计值.用真实图像测试表明该算法鲁棒性好,精度高.     

植物三维点云分割

针对植物点云具有形状不规则、密度不均匀的特点,提出一种适用于植物的三维点云分割方法.将烟草、玉米、黄瓜这3种植物作为样本数据,以滤波等预处理方法去除离群点与背景点,以欧氏聚类算法分割植物群体,并用区域增长算法、边缘提取算法、超体素聚类算法以及基于凹凸性的方法来分割叶片器官.将所提出的方法用于分割烟草、玉米的三维点云,其...     

自适应信号处理中稳健估计的变步长仿射投影

本文研究自适应仿射投影中的最优步长准则,提出一种新的指数型步长控制方法。针对APA类算法抗粗差能力差的缺点,通过三权法等效误差函数,将稳健M估计引入APA类算法,提出了稳健M估计变步长自适应仿射投影方法。理论分析和数值计算结果表明,MVAPA算法稳态失调小,抗粗差能力高于近来提出的仿射投影算法。     

电力系统谐波检测的FFT加窗插值算法与小波分析方法的比较

对电力系统谐波检测中常用的FFT加窗插值算法和小波分析算法进行了分析比较：FFT加窗插值算法具有检测精度高、实现简单、功能多且使用方便的优点,但计算量较大,因而实时性不够好;小波分析实时性好,能够获取较精确的基波信号,然而对于其他整数次谐波的幅值和相位则较难精确的获得,且难于构造分频严格、能量集中的小波,检测精度也有待改善.并通过仿真实验验证上述结论.     

基于决策树-逻辑回归模型精确识别僵尸企业

针对如何精准识别僵尸企业的问题,借助湖南科创信息有限公司公开的企业信息数据集,提出了一种决策树-逻辑回归的僵尸企业识别方法.该方法用中位数填充缺失数和离群值,然后分析数据集并进行特征衍生,最后使用多元线性回归和卡方检验等方法完成特征筛选.为了验证所提出方法的有效性,分别在阿里云环境和本地环境下将该方法与过度借贷法、连续...     

非同步CDMA系统的低复杂度迭代多用户检测算法

研究了基于非同步CDMA系统的低复杂度迭代多用户检测算法,给出了并行‘软’干扰消除随机数据联合(P-SC-PDA)和串行‘软’干扰消除随机数据联合(S-SC-PDA)两种算法,它们的计算复杂度均为o(K³)(K表示用户数).计算机仿真结果显示S-SC-PDA算法的性能明显优于P-SC-PDA算法.如果利用S-SC-PDA算法对被检测用户进行排序检测(根据译码器提供的信息先检测具有较高检测可靠度的用户,然后检测具有较低检测可靠度的用户),则系统的性能能进一步提高.     

粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明：改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。     

多天线系统的推广PDA算法及其迭代检测

针对接收天线数少于发送天线数并且大于发送天线数一半的多天线系统,在研究原有PDA检测算法的基础上,提出了推广的PDA检测算法,并讨论了影响算法性能的因素和改进方法,之后对算法进行了修改使之能够适用于迭代检测.仿真表明推广的PDA检测算法能够有效改进检测性能,迭代后大大提高了系统性能.