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通过GIC准则同时诊断数据变换与异常点

系统工程理论与实践 2009年第1期29卷 97-103页

作者：王大荣张军舰张忠占北京工业大学应用数理学院北京100124 广西师范大学数学学院桂林541004

针对回归分析中异常数据和变量变换相互影响的问题,从变量选择角度,结合模型选择的广义信息准则(GIC)与构造变量方法,提出了一类数据变换与异常点的同时诊断方法。该方法同时考虑由是否存在异常点以及是否需要变换所组成的四种备选模型... 详细信息

针对回归分析中异常数据和变量变换相互影响的问题,从变量选择角度,结合模型选择的广义信息准则(GIC)与构造变量方法,提出了一类数据变换与异常点的同时诊断方法。该方法同时考虑由是否存在异常点以及是否需要变换所组成的四种备选模型,在某些情况下,既可以减轻异常点对数据变换的强影响,又避免了变换数据对于异常点的掩盖效应.文章通过模拟与实例验证了该方法的有效性,并与文献中的F检验法、似然距离诊断法以及ρ方法进行了比较.

关键词： GIC准则异常点 Box-Cox变换模型选择

基于假设检验及异常点剔除的稳健LS-SVM回归

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模式识别与人工智能 2010年第2期23卷 241-249页

作者：温雯郝志峰杨晓伟战荫伟广东工业大学计算机学院广州510006 华南理工大学数学科学学院广州510641

提出一种稳健的LS-SVM回归算法.该算法建立在异常样本逐步剔除的框架上,每次循环中选择误差最大的样本加以考察,然后使用统计假设检验方法对其进行诊断.若样本被诊断为异常样本,则将其剔除,并重新训练LS-SVM,为下一轮的异常点诊断和剔... 详细信息

提出一种稳健的LS-SVM回归算法.该算法建立在异常样本逐步剔除的框架上,每次循环中选择误差最大的样本加以考察,然后使用统计假设检验方法对其进行诊断.若样本被诊断为异常样本,则将其剔除,并重新训练LS-SVM,为下一轮的异常点诊断和剔除提供更准确的信息.同时为了减少运算复杂度,我们还将减量学习引入到算法的重新训练过程中,从而保证算法的附加复杂度不超过O(N3).仿真数据集和实际数据集上的详细实验证实该算法的优越性,并提供一种使用该算法建立异常样本检测器的思路.

关键词：最小二乘支持向量机(LS-SVM) 回归假设检验异常点减量学习

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时间序列异常点及突变点的检测算法

计算机研究与发展 2014年第4期51卷 781-788页

作者：苏卫星朱云龙刘芳胡琨元中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院大学北京100049 华晨汽车工程研究院沈阳110027

针对传统突变点检测算法具有大延时的问题以及实际数据中同时含有突变点、异常点的实际情况,提出一种基于小波变换有效分数向量的异常点、突变点检测算法.该方法通过引入有效分数向量作为检测统计量,有效避免了传统检测统计量随着数据... 详细信息

针对传统突变点检测算法具有大延时的问题以及实际数据中同时含有突变点、异常点的实际情况,提出一种基于小波变换有效分数向量的异常点、突变点检测算法.该方法通过引入有效分数向量作为检测统计量,有效避免了传统检测统计量随着数据增多而无限增大的缺点;提出利用小波分析统计量的办法,有效地克服了传统突变点检测算法中存在大延时的缺陷;利用李氏指数及小波变换的关系,实现了在一个检测框架内同时在线检测异常点以及突变点,使得该检测算法更符合突变点及异常点同时存在的实际情况.仿真实验和性能比较结果证明了提出的异常点、突变点检测算法具有一定的有效性和实用性.

关键词：异常点突变点小波变换 Lipschitz指数时间序列

基于极值理论的EXPAR时序模型异常点诊断

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数理统计与管理 2010年第4期29卷 628-636页

作者：田玉柱冉延平陈平天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741001 东南大学数学系江苏南京211189

本文基于极值理论给出诊断EXPAR模型异常点检验统计量的渐近分布,并依此渐近分布来选取检验的临界值。这种方法选取的临界值可保证控制在一定显著性水平下,而且可以计算渐近p值,比仿真选取的临界值更科学合理。

关键词：异常点 EXPAR模型极值理论 IO AO

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一种基于约束的多维数据异常点挖掘方法

软件学报 2003年第9期14卷 1571-1577页

作者：李翠平李盛恩王珊杜小勇中国科学院计算技术研究所北京100080 中国人民大学数据与知识工程研究所北京100872

数据中的异常点常常反映了企业经营中潜伏的问题或暗藏的商机,数据分析人员经常需要从大量的数据中找出这些异常点.最近提出的一种从数据中自动发现异常点的方法,将人们从繁重的体力劳动中解放出来.然而,该方法在计算效率和伸缩性方面... 详细信息

数据中的异常点常常反映了企业经营中潜伏的问题或暗藏的商机,数据分析人员经常需要从大量的数据中找出这些异常点.最近提出的一种从数据中自动发现异常点的方法,将人们从繁重的体力劳动中解放出来.然而,该方法在计算效率和伸缩性方面还存在很多不足.针对这些不足,对该方法进行了优化和改进,提出了一种基于约束的多维数据异常点挖掘方法.通过在数据挖掘过程中引入约束条件,首先将数据立方体限制到一个小的多维空间,然后再从中找出异常点.实验结果表明该方法非常有效.

关键词：联机分析处理数据挖掘约束异常点实体化

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模糊数据中异常点的一种识别方法

工程数学学报 2012年第4期29卷 540-550页

作者：张爱武盐城师范学院数学科学学院江苏盐城224002

针对输入为确定数、输出为LR型模糊数的模糊数据集,利用最小二乘法建立了该模糊数据集的模糊线性回归分析模型及参数估计,用数据删除的方法研究了数据删除模糊线性回归模型,构造了统计诊断量—模糊Cook距离来识别模糊数据集中的异常点,... 详细信息

针对输入为确定数、输出为LR型模糊数的模糊数据集,利用最小二乘法建立了该模糊数据集的模糊线性回归分析模型及参数估计,用数据删除的方法研究了数据删除模糊线性回归模型,构造了统计诊断量—模糊Cook距离来识别模糊数据集中的异常点,通过数值模拟和对实例的研究,识别出其异常点,证实了本文构造的统计诊断量的有效性.

关键词：模糊数据异常点模糊线性回归模型数据删除模型模糊Cook距离

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不确定数据流上Top-k异常点查询算法

计算机科学与探索 2015年第2期9卷 172-181页

作者：曹科研王国仁韩东红李硕儒东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

近几年,随着数据流和不确定数据的产生,不确定数据流上的异常点检测成为新的研究热点。然而,现有的不确定数据的异常点定义中涉及3个参数,这对于用户是非常难设定的,以致不能查询到适合的异常点。在大多时候,用户更想知道最可能是异常... 详细信息

近几年,随着数据流和不确定数据的产生,不确定数据流上的异常点检测成为新的研究热点。然而,现有的不确定数据的异常点定义中涉及3个参数,这对于用户是非常难设定的,以致不能查询到适合的异常点。在大多时候,用户更想知道最可能是异常点的对象,因此提出了不确定数据流上的top-k异常点查询算法。该算法通过估计数据对象异常点的概率范围而进行剪枝,从而减少了一些不必要的计算,同时增量地计算数据对象异常点的概率范围。在真实数据集和合成数据集上进行了一系列的模拟实验,证明了算法的性能。

关键词：不确定数据数据挖掘异常点 top-k

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基于杠杆值大数据集抽样的异常点诊断

数理统计与管理 2016年第5期35卷 794-802页

作者：晏振戴晓文田茂再广西师范大学数学与统计学院广西桂林541004 中国人民大学应用统计科学研究中心统计学院北京100872 兰州财经大学统计学院甘肃兰州730020 新疆财经大学统计与信息学院新疆乌鲁木齐830001

本文主要研究大数据集下利用杠杆值抽样后的异常点诊断问题。首先讨论了数据删除模型中参数估计的统计性质,构造了四种异常点诊断统计量;其次,根据均值漂移模型的漂移参数的假设检验问题,构造了三种检验统计量;最后,通过模拟和实证数据... 详细信息

本文主要研究大数据集下利用杠杆值抽样后的异常点诊断问题。首先讨论了数据删除模型中参数估计的统计性质,构造了四种异常点诊断统计量;其次,根据均值漂移模型的漂移参数的假设检验问题,构造了三种检验统计量;最后,通过模拟和实证数据分析结果得出本文的结论—异常点诊断对于基于杠杆值的大数据集抽样估计起到重要的影响作用。

关键词：大数据杠杆值异常点不等概抽样最小二乘估计

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带有异常点的平方度量设施选址问题

运筹学学报 2021年第1期25卷 114-122页

作者：任建峰田晓云曲阜师范大学管理学院、运筹学研究院山东日照276826

传统的设施选址问题一般假设所有顾客都被服务,考虑到异常点的存在不仅会增加总费用(设施的开设费用与连接费用之和),也会影响到对其他顾客的服务质量。研究异常点在最终方案中允许不被服务的情况,称之为带有异常点的平方度量设施选址... 详细信息

传统的设施选址问题一般假设所有顾客都被服务,考虑到异常点的存在不仅会增加总费用(设施的开设费用与连接费用之和),也会影响到对其他顾客的服务质量。研究异常点在最终方案中允许不被服务的情况,称之为带有异常点的平方度量设施选址问题。该问题是无容量设施选址问题的推广。问题可描述如下:给定设施集合、顾客集,以及设施开设费用和顾客连接费用,目标是选择设施的子集开设以满足顾客的需求,使得设施开设费用与连接费用之和最小。利用原始对偶技巧设计了近似算法,证明了该算法的近似比是9。

关键词：异常点设施选址近似算法原始对偶算法 NP-难