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41.
《贵州师范大学学报(自然科学版)》2016,(1):88-92
点云预处理是点云处理很重要的一个环节,在移除稀疏离群点的过程中,点云密度不均会造成有用信息的过度删除。针对这个问题,提出了一种基于特征恢复的离群点移除算法。首先使用传统基于统计的k邻域稀疏离群点移除算法移除稀疏离群点,然后针对过度删除的情况采用RANSAC算法对点云特征进行恢复。实验结果表明,经过恢复的点云数据,相对于单纯依靠传统离群点移除算法处理后的点云数据,过度删除现象有明显改善。由此得出,基于特征恢复的离群点移除算法可以有效删除稀疏离群点,减小对噪声阈值的依赖,同时有效抑制了由于密度不均匀导致的点云数据的过度删除。 相似文献
42.
针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机(SVM)信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高. 相似文献
43.
为解决传统窃电检测方法的局限性,本文提出一种基于层次分析法的加权LOF窃电检测方法。该方法首先通过对窃电现象的系统分析,提出新的用电特征指标,构建合理的窃电嫌疑评价体系;其次针对各电气指标数据异常所能代表窃电的不同概率,采用层次分析法合理量化各电气指标的权重,并结合加权LOF算法对海量用户数据进行加权离群分析,使用综合离群因子表征用户窃电嫌疑程度。最后通过实测数据验证,结果表明所提检测方法相较传统LOF算法在较低检测率时能够挖掘出更多的窃电用户,进而提升采集系统的窃电检测效率。 相似文献
44.
45.
提出了一种快速不确定数据流上的离群点检测算法. 采用分层次划分思想给出了适用于流式数据的索引构建方法,并为索引结构中的叶子结点增加了部分存储信息,使得在数据更新时新流入的数据点可以利用中间结果信息直接完成批量过滤,降低计算成本. 通过分析离群概率值求解的递推规律,给出了一种全新的离群概率值求解方案,该方案可以最大可能地避免全近邻集合的迭代计算,减少了大量的非离群点计算代价,从而加快处理速度. 实验结果表明,快速不确定数据流上的离群点检测算法能够有效地提高检测效率. 相似文献
46.
基于相交关系的GML空间线对象离群检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于相交关系的GML空间线对象离群检测算法DOL-IR,该算法首先计算GML线对象与其他空间对象的相交关系,定义基于相交关系的相异度,将其作为空间线对象之间距离的度量准则,利用DBSCAN聚类算法检测离群的基于空间相交关系的线对象.实验结果表明,算法DOL-IR能准确地检测出离群的基于空间相交关系的线对象,并具有较高的效率. 相似文献
47.
48.
GDLOF:基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应高维大规模数据集的稀疏性,解决现有离群点探测算法在运用于高维大规模数据集时计算量以及时间效率均无法令人满意的现状,区别于以往文献中以点的数量作为判断稠密的阈值,在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,以通过数据集中每一点周围的邻近点的状况作为判别依据,提出了稠密单元和稠密区域的概念以及基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法.通过证明稠密单元和稠密区域中的点不可能成为离群点,使得算法减少了LOF值的计算量并显著提高效率.实验表明,该算法对于高维大规模数据集具有良好的适用性和有效性. 相似文献
49.
50.