离群点检测在数据挖掘中有非常广泛的应用, 然而并不是所有的离群点检测问题都能用一种最优
的方法去解决. 针对不同的应用, 需要用不同的方法, 才能够最有效地解决实际问题 …

针对传统离群点检测算法在类极度不平衡的高维数据集中难以学习离群点的分布模式,
导致检测率低的问题, 提出了一种生成对抗网络(generativeadversarialnetwork, GAN) …

离群点检测在数据处理中具有重要研究意义, 其检测方法大致可以分为基于统计, 基于距离,
基于密度和基于聚类的方法. 为了及时掌握当前基于聚类技术的离群点检测方法的研究现状 …

提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA) 模型对地表水质异常数据进行
报警的方法. 该方法首先建立MSLSTM 模型对水质指标数据进行预测, 再基于预测结果的残差 …

针对调控系统运行过程中出现的异常状态, 提出基于粗糙熵加权密度的智能电网调控系统运行
异常数据检测方法. 采用粗糙集对电网调控系统运行数据进行分析和推理; 利用隶属度的割关系 …

摘要离群点检测是数据挖掘领域的一个热点问题, 离群点检测可以有效地识别出数据集中的离群
点, 为数据分析提供方便. 为提高数据分析精度, 有效筛选离群点, 提出一种基于邻域平均距离的 …

交通状况预测是智能交通系统的一个重要组成部分, 而车流量是交通状况最直接的体现,
因而对交通流量进行预测具有重要的应用价值. 一方面, 城市中的道路本身带有空间拓扑性质 …

针对合成旅城市进攻战斗装备保障能力评价问题, 提出一种基于保障能力因素的评估方法.
运用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP) 确定各因素指标权重, 采用模糊综合评价法 …