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基于混沌的异常数据的动态识别与挖掘
引用本文:王建州,马志新,李廉. 基于混沌的异常数据的动态识别与挖掘[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2005, 45(9): 1753-1756
作者姓名:王建州  马志新  李廉
作者单位:兰州大学,数学与统计学院,兰州,730000;兰州大学,信息科学与工程学院,兰州,730000
基金项目:甘肃省自然科学基金资助项目(ZS031-A25-010-G)
摘    要:异常数据的识别与挖掘是非常重要的数据分析之一,在传统的数据分析中往往将异常数据的影响最小化或剔除它们,这可能导致重要的隐藏信息的丢失.该文提出了一种时间序列中异常数据检测与挖掘的新方法,首先计算出时间序列相邻两个点之间的斜率,再与混沌预测斜率相比较以检测出数据的偏差点集,其次对偏差点集进行动态方差检测以确定其异常数据集.该算法较好地解决了异常数据分析中的"屏蔽效应"及异常数据识别不能具体量化的缺陷.

关 键 词:异常数据  数据挖掘  混沌系统  屏蔽效应
文章编号:1000-0054(2005)S1-1753-04
修稿时间:2005-05-20

Dynamic outliers data identifying and detection based on chaotic
WANG Jianzhou,MA Zhixin,LI Lian. Dynamic outliers data identifying and detection based on chaotic[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2005, 45(9): 1753-1756
Authors:WANG Jianzhou  MA Zhixin  LI Lian
Abstract:
Keywords:
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