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摘要:
针对异常数据和/或数据序列的检测,根据再生核希尔伯特空间最大平均偏差异常数据和/或数据序列检测算法,发展出了一种恒虚警检测异常的非参数方法.将来自正常数据的最大平均偏差描述成了一个统计分布,分析表明:奈曼—皮尔逊假设检验可利用这个分布来进行异常假设检验,而bootstrap重采样技术或期望最大算法则可估计出正常数据或数据序列的统计分布,尽管在给定虚警率的条件下,异常假设检验所需的判决门限可由估计到的统计分布计算获得,但可以利用蒙特卡罗积分的方法来简化这个计算.数值仿真的结果验证了提出方法的有效性,同时,表明所提方法优于文献中报道的方法.
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文献信息
篇名 异常数据恒虚警检测的非参数方法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 最大平均偏差 恒虚警率 异常检测 bootstrap重采样 期望最大算法 蒙特卡罗方法
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 电子技术
研究方向 页码范围 964-971
页数 8页 分类号 TN911.7
字数 8310字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.05.05
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张建秋 复旦大学信息科学与工程学院电子工程系智慧网络与系统研究中心 88 724 16.0 23.0
2 陆起涌 复旦大学信息科学与工程学院电子工程系智慧网络与系统研究中心 50 783 14.0 26.0
3 张一迪 复旦大学信息科学与工程学院电子工程系智慧网络与系统研究中心 4 26 3.0 4.0
4 王培志 复旦大学信息科学与工程学院电子工程系智慧网络与系统研究中心 3 9 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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最大平均偏差
恒虚警率
异常检测
bootstrap重采样
期望最大算法
蒙特卡罗方法
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系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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