基于ICA的异常数据挖掘算法研究

摘要：

在传统的独立成分分析方法中，没有考虑异常数据值对分离性能的影响。该文提出了一种基于影响函数的检测方法，通过该方法可以发现隐藏在观测数据中的异常成分。利用影响函数对数据进行投影分析，对混入脉冲噪声的观测信号进行盲源分离，从而实现对脉冲噪声的消除。实验仿真结果表明，该方法可以有效且可靠地检测出所观察信号中的异常数据。

关键词：异常数据挖掘、盲源分离、脉冲噪声、独立分量分析、信号处理

分类号：TP391;TN911.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金20095122110003；地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金SKLGP2011Z005；四川省教育厅自然科学项目12ZB233

在线出版日期：2015-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：211-214