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基于广义不可区分关系的决策表约简
  • ISSN号:1673-159X
  • 期刊名称:西华大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013
  • 页码:1-4
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西南交通大学 数学学院,成都610031
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61175044,No.61175055);中央高校基础研究基金(No.SWJTU11ZT29).
  • 相关项目:扩展的模糊逻辑与基于蕴涵算子的Rough逻辑
中文摘要:

提出了一个基于邻域密度的异常检测方法,它能处理混合数据的异常值。在该方法中,样本的异常指标被定义为该样本的邻域大小和该样本的平均邻域密度的加权和。为了验证提出的方法,进行了一系列实验。实验结果表明新提出的方法适用于混合数据,并且比其他检测方法更有效。

英文摘要:

This paper proposes a neighborhood density based outlier detection method, which is applicable to the data with mixed numerical and categorical features. In this method, the outlierness indicator of a sample is defined as the weighted sum of neighborhood cardinality and average neighborhood density of this sample. To validate the effectiveness of this algorithm, it performs a series of experiments. Experimental results show that the proposal is applicable and effec-tive to mixed data.

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期刊信息
  • 《西华大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:四川省教育厅
  • 主办单位:西华大学
  • 主编:孙卫国
  • 地址:四川成都金牛区金周路999号
  • 邮编:610039
  • 邮箱:zkxb@mail.xhu.edu.cn sigxej@mail.xhu.edu.cn
  • 电话:028-87720088 87721016
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-159X
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1686/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2010年被四川省高校学报自笠协会评为优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:3794