复杂时变拓扑网络异常数据检测优化仿真

• 作者: 孔姝睿 王艳丽
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 时变拓扑网络 异常数据 检测 信息增益
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

针对复杂时变拓扑网络异常数据检测率、误检率较高的问题,提取复杂时变拓扑网络异常数据检测优化方法.引入密度空间聚类方法,根据数据间的密度可达关系,计算数据集的局部异常因子;在获取局部异常因子基础上,精简检测区域数据点的数量,降低计算过程的复杂程度,实现时变拓扑网络异常数据检测邻域优化;结合信息增益,对数据特征属性区分,构建特征选择优化目标函数,实现异常数据检测的特征属性优化.实验结果表明,经过改进后异常数据检测算法的性能明显提高,保证了算法的高检测率与低误报率,且运行时间更短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艳丽	商丘工学院信息与电子工程学院	22	30	3.0	5.0
2	孔姝睿	商丘工学院信息与电子工程学院	7	1	1.0	1.0