基于采样特异性因子的实时异常检测

摘要：

面向特异性的数据挖掘中,特异性因子是一个重要概念,但其计算时间复杂度过高.使用基于采样的方法定义特异性因子即采样特异性因子(Sampled Peculiarity Factor,SPF)可在不影响精度的情况下,提高运行效率.为提高基于SPF算法的异常检测效率,提出了基于SPF的学习采样频率算法,将SPF和最优采样频率结合起来提出了实时异常检测算法.在真实数据集上进行了实验,置信度为95％时,得到的最优采样频率序列为[1/32,1/16].仿真实时异常实验表明该算法的误检率为2％.

关键词：采样特异性因子、采样频率、实时、异常检测

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：山西省青年科技研究基金项目200821024

在线出版日期：2013-04-16（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：283-286