基于改进序列概率比检验方法的异常数据检测

doi:10.13718/j.cnki.xsxb.2018.01.011

西南师范大学学报(自然科学版)

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基于改进序列概率比检验方法的异常数据检测

基于改进序列概率比检验方法的异常数据检测[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2018, 43(1). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.01.011

引用本文:

基于改进序列概率比检验方法的异常数据检测[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2018, 43(1). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.01.011

Citation:

基于改进序列概率比检验方法的异常数据检测

摘要: 针对传统数据挖掘算法对异常数据忽略的问题,提出了一种基于修正序列概率比检验(ASPRT)的异常数据检测新方法.该方法从假设所给定的数据集中存在一个数据概率模型出发,对假定模型进行严密的不相符性检测,从而猎取到异常数据.实例实验和仿真对比,结果表明该方法能够有效检测出异常数据,与现有方法相比其运行时间缩短,且具有较高的检测率和较低的误报率.该方法用于大规模数据集的异常检测可行、有效.

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基于改进序列概率比检验方法的异常数据检测

摘要: 针对传统数据挖掘算法对异常数据忽略的问题,提出了一种基于修正序列概率比检验(ASPRT)的异常数据检测新方法.该方法从假设所给定的数据集中存在一个数据概率模型出发,对假定模型进行严密的不相符性检测,从而猎取到异常数据.实例实验和仿真对比,结果表明该方法能够有效检测出异常数据,与现有方法相比其运行时间缩短,且具有较高的检测率和较低的误报率.该方法用于大规模数据集的异常检测可行、有效.