基于多示例学习的时序离群点检测算法研究

• 作者: 卢屹韦 钱景辉
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 机器学习 时序离群点 多示例学习 聚类 平均因子
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 46-49,55
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

在FIndCBLOf算法的基础上,提出了一种基于多示例学习的FindCBLOF离群点检测算法(MIL-Find-CBLof)用于时序离群点检测.算法首先对数据进行分段聚集,再利用多示例框架,封装每个对象,以此保留每个对象的属性,然后采用全局策略计算对象的因子数值,最后通过计算平均因子来确定离群序列.在实际企业的实时采集监控系统中,将MIL-FindCBLof算法与其它经典离群点检测算法进行实验对比,结果表明本文提出的MIL-FindCBLof算法相对其它算法提高了检测的全面性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱景辉	南京工业大学计算机科学与技术学院	19	92	5.0	8.0
2	卢屹韦	南京工业大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0