基于自编码器的大数据集局部异常挖掘仿真

摘要：

局部异常挖掘是大规模数据集正常使用过程中不可缺少的步骤,但异常挖掘过程易受冗余数据的干扰.为解决上述问题,提出基于堆栈模型的大规模数据集中局部异常挖掘方法.采用离散小波变换剔除大规模数据中存在的噪声,避免挖掘过程受到噪声干扰,通过收缩因子与移动因子的离散化计算,降低因小波变换引起的数据冗余度,将降噪后的数据输入到堆栈模型中的自编码器中完成特征提取.采用独立成分分析算法对提取的特征实行投影计算,检测出数据中的异常值,完成大规模数据集中局部异常挖掘.实验结果表明,所提方法的挖掘时间短、挖掘准确率高、挖掘精度高.

关键词：离散小波变换、自编码器、独立成分分析、分离矩阵、主成分分析

所属期刊栏目：40

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委科学技术研究项目;重庆市教委科学技术研究计划重大项目;重庆人文科技学院科学研究项目

在线出版日期：2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：495-498,508