神经网络技术下多尺度时序数据离群点挖掘

作     者：罗晓媛 赵丽艳 刘君 邹栋 LUO Xiao-yuan;ZHAO Li-yan;LIU Jun;ZOU Dong

作者机构：黑河学院理学院黑龙江黑河164300 哈尔滨理工大学黑龙江哈尔滨150000 

基　　金：2018年度黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(2018-KYYWF-1267) 黑龙江省高等教育教学改革项目(SJGY20180351) 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2021年第38卷第1期

页      码：231-235页

摘      要：在大量的网络数据中,可能隐藏着少许攻击序列,离群点是由异常机制产生,不服从数据的普遍分布规律,设计一个基于神经网络的多尺度时序数据离群点挖掘方法。采用对象与其类别聚类中心的相似度来测量对象属于聚类的程度,确定检测对象的邻域,采用神经网络技术对多尺度时序数据离群点挖掘,初始化BP神经网络,基于网络的实际输出和预期输出,判断网络的停止条件,不断迭代上述基于神经网络的计算过程,直至所有的离群点挖掘完毕,以此完成多尺度时序数据离群点挖掘。实验结果表明,提高了挖掘准确性,还提高了离群点挖掘效率。

主 题 词：神经网络 多尺度 时序数据 离群点 挖掘 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203101977...