高维数据流

作品数：26被引量：107H指数：6
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：周勇卢晓伟周晓云周玮玮任家东更多>>
相关机构：华东师范大学燕山大学天津职业技术师范大学长春理工大学更多>>
相关期刊：《计算机仿真》《江西师范大学学报（自然科学版）》《安徽师范大学学报（自然科学版）》《计算机科学与探索》更多>>
相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金河北省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于条件FDR的高维数据流的在线监控
《长春理工大学学报（自然科学版）》2024年第6期121-126,共6页齐德全 马辰瑶 施三支 毕利 
国家自然科学基金面上项目(12271271)。
传统的通过控制图监控高维数据流的方法,可能每时每刻都发出警报。在高维数据流之间具有一定相关结构、数据流可进可出的情况下,利用统计过程控制特点,提出了条件错误发现率(FDR)的思想,给出了在线监控高维数据流均值是否发生漂移的稳...
关键词：高维数据流 错误发现率 对称数据聚合 统计过程控制 
基于错误发现率的高维数据流在线监控方法
《统计学与应用》2024年第2期307-314,共8页梁楠 齐德全 
关于多数据流的监控,大多假设数据流之间是独立的。从统计过程控制的角度,给出了在线监控高维数据流的一般框架。鉴于数据的分布可能存在多样性,本文采用对称数据聚合方法建立了稳健的监控统计量,利用统计量的渐进对称性选取数据驱动的...
关键词：错误发现率 对称数据聚合 高维数据流 统计过程控制 
计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘被引量：6
《黑龙江工业学院学报（综合版）》2023年第8期105-110,共6页郑湘辉 张雪冰 
研究计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘方法,有效挖掘计算机网络大规模高维数据流异常数据,提升计算机网络安全性。使用基于Python网络爬虫的数据采集技术采集计算机网络大规模高维数据流,经软件总线模型完成数据流清洗预处理,降...
关键词：加权离群分数 计算机网络 大规模 高维数据流 异常数据挖掘 数据清洗 
一种高维数据流在线监测方法
《工业工程与管理》2021年第5期46-50,共5页刘先俊 齐德全 施三支 
国家自然科学基金(11571191);吉林省自然科学基金(20140101199JC);中央高校基本科研业务费理学院项目(3122017082)。
在线监控高维数据流时,经常遇到部分信息价值较低甚至没有信息价值的数据流对监控结果产生干扰。为了解决这一问题,在统计过程控制中引入了最大信息系数方法,提出了一种基于最大信息系数的高维数据流在线监测方法。该方法能有效筛选出...
关键词：最大互信息系数 相关程度 多元累积和控制图 高维数据流 
基于粒度理论的高维数据流并行计算方法
《计算机仿真》2021年第5期246-249,422,共5页路晶 胡顺仿 
民航安全能力基金项目(省部级)(ASSA2019/20);民航飞行技术与飞行安全重点实验室自主研究项目(校级)(FZ2020ZZ02)。
以实现多种形态高维数据流的高效、精确并行计算为出发点,提出基于粒度理论的高维数据流并行计算方法。使用基于动态粒度的数据流挖掘模型,高效挖掘高维数据流;利用基于局部保持投影原理和主成分分析原理压制高维数据流噪声,减少高维数...
关键词：粒度理论 动态粒度 高维数据流 皮尔逊积差 并行计算 
引入局部向量点积密度的数据流离群点快速检测算法被引量：9
《计算机工程》2020年第11期132-138,147,共8页毛亚琼 田立勤 王艳 毛亚萍 王志刚 
国家重点研发计划(2017YFC0804108,2018YFC0808306);中央高校基本科研业务费专项资金(3142019043);河北省重点研发计划(19270318D);青海省物联网重点实验室资助项目(2017-ZJ-Y21);青海省应用基础研究项目(2017-ZJ-752);河北省物联网监控工程技术研究中心项目(3142016020)。
现有数据流离群点检测算法在面对海量高维数据流时普遍存在运算时间过长的问题。为此,提出一种引入局部向量点积密度的高维数据流离群点快速检测算法。以保存少量中间结果的方式只对窗口内受影响的数据点进行增量计算,同时设计2种优化...
关键词：离群点检测 高维数据流 局部向量点积密度 增量计算 剪枝规则 
高维数据流异常节点动态跟踪仿真研究被引量：3
《计算机仿真》2020年第10期445-449,共5页熊菊霞 吴尽昭 
2017年国家自然科学基金项目(61772006);2017年广西重点研发计划项目(AB17129012);2017年广西八桂学者专项项目资助(2017);2018年广西教育厅广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0164)。
针对传统方法难以对异常节点动态实时跟踪,且运行时间较长问题,提出一种基于高维数据流异常节点动态跟踪方法。首先,根据网络数据流的特性,通过时间系列中的平均距离和累计距离,实施高维数据流异常检测。然后建立传感器测量模型得到所...
关键词：高维数据流 节点动态 最小二乘法 协方差矩阵 
基于超网络和投影降维的高维数据流在线分类算法被引量：3
《计算机应用与软件》2020年第10期278-285,共8页茹蓓 
河南省软科学研究计划项目(192400410045)。
为了提高高维数据流在线分类的准确率,设计一种基于超网络和投影降维的高维数据流在线分类算法。将高维数据流的特征子集建模为超网络模型,算法的学习目标是搜索最优的超边集合,选出判别能力强的特征子集。利用高斯核将高维空间的数据...
关键词：超网络 超图 高维数据流 数据流分类 贝叶斯分类器 数据降维 
基于控制过度遗漏发现概率的高维数据流异常诊断被引量：5
《数理统计与管理》2020年第3期495-510,共16页杨梓樱 濮晓龙 徐嘉辉 
上海自然科学基金面上项目(19ZR1414400);国家自然科学基金(71931004,11771145,11501209,71602115,71772147,11801210)。
随着科技的创新和社会的进步,数据采集技术得到显著提升,高维数据流(High-dimensional Data Stream,HDS)在医学、机械、工业工程等领域开始广泛出现。除了HDS的在线监控之外,精确而高效的故障诊断也变的越来越重要。在本文中,我们将HDS...
关键词：故障诊断 高维数据流 统计过程控制 过度遗漏发现概率 多重检验 
基于微簇的两阶段高维数据流聚类算法
《西南师范大学学报（自然科学版）》2018年第7期100-106,共7页韦洁华 韦春妙 
国家自然科学基金项目(11401117);广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016YB246)
提出了一种基于微簇的两阶段高维数据流聚类算法.首先,对新到达的数据进行降维处理,使用改进的线性判别分析方法获得一个局部投影子空间;然后,在子空间内最大化流入数据近邻微簇之间的距离;最终,将流入数据划分到投影空间的微簇中.基于...
关键词：数据流 高维数据 聚类分析 数据挖掘 投影空间 微簇 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部