异常点检测

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基于ARIMA时间序列模型的异常点检测——以校园智能水表用水数据为例
《信息与电脑》2025年第5期147-149,共3页陈禹默 
陕西省职业教育学会“科技工数相结合的高职数学课堂实践性研究”(项目编号:2024SZX083)。
校园用水数据,既有趋势性又有季节性。为了准确地对智能水表收集的用水数据进行异常点分析,从而检测预估管网漏损问题,研究对用水数据进行了相关检验,并选择了合适的自回归差分移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average M...
关键词：异常点 管网漏损 ARIMA时间序列模型 
基于数据挖掘的客户分类及其异常点检测应用研究
《山西师范大学学报(自然科学版)》2025年第1期62-66,共5页王玮 毕波 
2023年度安徽省高校科学研究项目(2023AH052475)。
为了更好服务客户,逐渐关注客户群体的类型,通过将客户群体分类,企业制定不同服务方案,提供高质量服务给客户使用.利用python进行客户信息数据挖掘,分别建立训练集与异常点测试集.通过数据预处理,数据可视化展示出客户信息各种类别,分...
关键词：数据挖掘 客户分类 监督学习 应用 
基于Seasonal Hybrid ESD算法的电力变压器噪声检测方法研究
《自动化技术与应用》2025年第2期105-109,共5页罗浪 赵泽予 武晓蕊 杨丰帆 荣仪 
国家自然科学基金项目(62001202)。
为提高在实际仅有少量样本情形下的变压器时序数据异常检测正确率,提出一种基于混合季节性极端偏差检验算法(Seasonal Hybrid ESD,S-H-ESD)的电力变压器噪声信号分析方法。首先通过STL将原始时序数据分解为长趋势、周期和残差分量,再采...
关键词：电力变压器 噪声信号 S-H-ESD算法 异常点检测 小样本分析 
基于GAN-SVC的水下障碍物轮廓构建研究
《传感器与微系统》2024年第12期12-15,共4页唐会林 宋甘琳 周佳加 武杨 
国家自然科学基金资助项目(51609048,51909044,52071108)。
针对由于复杂噪声使得水下无人航行器(UUV)声呐探测数据可靠性下降进而导致障碍物轮廓构建失准的问题,本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)和支持向量聚类(SVC)的水下障碍物轮廓构建算法。为区分复杂噪声点与障碍物点,该算法基于SVC对...
关键词：生成对抗网络 支持向量聚类 异常点检测 轮廓构建 
基于高斯分布和多元正态分布结合模型的点云异常点检测与去噪方法研究
《计算机应用文摘》2024年第20期194-196,共3页李舒雯 周思瑶 曲畅 
针对异常点检测在点云采集中,由于复杂数据分布导致去噪准确率和效率下降的问题,文章提出了一种结合高斯分布模型和多元正态分布模型的异常点检测方法。实验结果表明,该方法能够快速有效地去除大量外部噪声,并且去噪后的点云数据较好地...
关键词：异常点检测 高斯分布模型 多元正态分布模型 点云去噪 
基于异常点检测的心理健康辅助诊断方法
《山东大学学报（工学版）》2024年第4期76-85,共10页乔慧妍 段学龙 解驰皓 赵冬慧 马玉玲 
国家自然科学基金资助项目(62177031,62077033);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF044);山东省教育教学研究课题资助项目(2021JXY012);教育部产学合作协同育人项目(202102423045);2023年度教育部人文社会科学研究专项任务资助项目(高校辅导员研究)(2023JDSZ3174);2023年度济南市市校融合发展战略工程资助项目(JNSX2023064)。
采用异常点检测算法研究心理健康辅助诊断任务,提出并设计一种基于异常点检测的心理健康辅助诊断方法,有效识别心理沙盘数据中的异常样本。在构建心理健康辅助诊断模型过程中,分析数据特性,提取与用户心理健康状况高度相关的特征,构建...
关键词：心理健康辅助诊断 虚拟心理沙盘 机器学习 异常点检测 心理健康 
基于改良Pan-Tompkins算法的心磁R波定位方法
《舰船电子工程》2024年第7期29-34,共6页王睿奇 封燮 张斌珍 汤苏晋 
山西省基础研究计划自然科学研究面上基金项目(编号:20210302123074)资助。
针对传统的心电图检查对心脏区域结构不敏感性以及心磁检测中多周期R峰难以定位的问题,该文提出一种改进的Pan-Tompkins算法,旨在精确定位R波并分析心磁信号。通过对心磁信号和心电信号进行预处理,并运用Savitz⁃ky-Golay滤波器和LOF算...
关键词：心脏磁场 R峰定位 异常点检测 超导量子干涉 二维电流密度分布 
基于MOPSO算法改进的异常点检测方法
《计算机集成制造系统》2024年第7期2319-2327,共9页高勃 柴学科 朱明皓 
国家自然科学基金资助项目(62172033)。
挖掘工业大数据的隐含价值是智能制造的一个重要研究方向,针对工业大数据特点开展异常点检测是实现数据分析的前提。首先,介绍了工业大数据异常点检测解决的主要问题,提出相关定义。其次,基于多目标粒子群算法(MOPSO),提出一种工业大数...
关键词：工业大数据 异常点检测 多目标粒子群算法 DBSCAN模型 
基于异常点检测的大学生异质行为分析
《软件导刊》2024年第4期193-198,共6页彭琳 宋珺 刘安栋 熊玲珠 
江西省高校人文社会科学研究项目(JC19125)。
大学生异质行为指的是大学生具有个性特征、不同于他人的行为偏好。针对大学生异质个体的行为挖掘问题,提出一种基于异常点检测的异质行为分析方法。首先以某校大学生成绩数据和校园一卡通数据为基础,建立异质行为分析模型,采用主成分...
关键词：异质性 行为分析 聚类算法 主成分分析 异常点检测 
基于SVDD算法的高维非线性传感器数据流异常点检测
《安阳工学院学报》2024年第2期65-69,共5页高峰 
福建省教育厅项目“基于深度学习的推荐技术优化研究及应用”(JAT191007)。
传感器数据通常具有高维特征,且在实际工业环境中可能存在复杂的非线性关系。如何有效处理高维度、非线性和复杂的数据特征,是当前研究的难点问题。为此本研究基于支持向量数据描述算法,针对高维非线性传感器数据流进行异常点检测。采...
关键词：SVDD算法 传感器数据流 异常点 生成对抗网络 主成分分析 
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