1) outlier detection
异常值检测
1.
And an outlier detection was introduced to amend the sequence,from which the SARIMA model of the traffic flow was obtained.
通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式,通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测。
2.
The paper presents Two-step method for multibeam bathymetry data block partition,and the robust trend surface based on high-breakdown point is implemented for automatic outlier detection in each data partition.
利用三次样条插值算法模拟海底地形曲面,同时加入高斯白噪声和不同数量的异常值作为多波束测深数据模拟值,分别用抗差趋势面和最小二乘趋势面对其进行异常值检测,实验结果验证了前者较后者的有效性。
3.
This paper proposes a recursive forecast method for elevator traffic flow based on outlier detection.
提出一种基于异常值检测的电梯交通流递归预测方法。
3) anomaly detection
异常检测
1.
Attribute selection-based and support vector machine for anomaly detection;
基于特征选择和支持向量机的异常检测
2.
Network anomaly detection based on attributes similarity and cloud model;
基于属性相似度云模型的网络异常检测
3.
Unsupervised anomaly detection based on a multi-layer perceptron;
一种基于多层感知机的无监督异常检测方法
4) abnormal detection
异常检测
1.
Research on method of network abnormal detection based on Hurst parameter estimation;
基于Hurst参数评估的网络异常检测方法的研究
2.
Protected scheme for email virus based on abnormal detection
基于异常检测的邮件病毒防治方案
3.
This paper proposes one kind of network intrusion and abnormal detection models on the basis of a network supporting vector machine,which can inspect network intrusion and abnormal detection with the class II categorized ability of support vector machine(SVM).
针对入侵检测系统(IDS)这门新兴的安全技术,提出了一种基于支持向量机的网络入侵异常检测模型,以支持向量机(SVM)的二类分类能力对网络入侵进行异常检测,实验结果与ANN方法结果相比较证明:该方法具有较高的准确性,而且可以大大缩短训练与检测时间。
5) outlier detection
异常检测
1.
Continuous outlier detection over evolving data streams.;
演化数据流上的连续异常检测
2.
Efficient outlier detection method based on Voronoi diagram;
一种基于Voronoi图的高效异常检测方法
3.
Application of structural damage diagnosis using density-based outlier detection;
模式密度方法在结构异常检测中的应用研究
6) anomaly detecting
异常检测
1.
Design and implementation of anomaly detecting engine for inter-domain routing system;
域间路由系统异常检测引擎的设计与实现
2.
In order to reduce the impact of sampled traffic on network anomaly detecting,a novel method with variable sampling rates in traffic sampling is proposed.
为了减小抽样数据对网络异常检测的影响,提出了一种新的可变抽样率的网络流量抽样方法。
补充资料：异常值
分子式：
CAS号：
性质：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。
CAS号：
性质：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条