基于高斯过程模型的异常检测算法

作     者：于冰洁 夏战国 王久龙 YU Bing-jie;XIA Zhan-guo;WANG Jiu-long

作者机构：中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项基金项目(2013QNB14) 国家自然科学基金项目(61402482) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2016年第37卷第4期

页      码：914-920,953页

摘      要：为检测数据中的异常信息,提出基于高斯过程模型的异常检测算法。高斯过程可以根据训练样本从先验分布转到后验分布,对核函数的超参数进行推理,预测输出具有清晰的概率解释。对基于高斯过程模型的异常检测算法进行定义和描述,用Server Computers(电脑服务器)数据进行仿真实验,结合高斯过程先验和回归理论,在实验中选取RBF作为核函数,利用目标类数据的特性构造特征向量集,在TE工业过程时序数据集上验证了该算法的适用性和有效性。

主 题 词：高斯过程 协方差函数 异常检测 先验 回归 

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] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2016.04.015

馆 藏 号：203118220...