10.3969/j.issn.1000-7024.2007.20.016
基于时序离群检测的新的分段方法
在对时序数据进行离群检测之前,一般先将原时序数据划分为若干个子序列,以便降低计算复杂度.现有的子序列划分方法一般是依据应用要求进行,而在某些情况下应用要求无法转换为有效的子序列划分方法.因此,提出从时序数据自身特点出发,得到突变系数和重要点,依据重要点和突变系数的新的划分方法,并以微软的股票数据进行测试.实验结果表明,分段方法不依赖于应用要求,具有简单、直观的特点,与相关算法相比,具有更高的检测精度.
时序数据、突变系数、重要点、分段、离群模式
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TP311(计算技术、计算机技术)
江苏省高校自然科学基金05KJB520017
2007-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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