论文摘要
针对海洋Argo浮标监测数据中的异常数据挖掘问题,在改进K均值算法的基础上,提出基于距离为准则进行海洋异常数据判定的异常检测算法。该算法重新定义海洋数据邻近度,并根据数据的规模以及分布情况,区块化、自适应地筛选备选初始聚类中心;在算法迭代过程中,运用簇内,数据对象相对于聚类中心的距离均值,全局考量类簇内,符合异常特征的数据对象进行异常检测。通过仿真数据集和真实数据集分别进行实验验证,对比结果表明:该算法在聚类性能以及异常检测方面都优于对比算法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蒋华,武尧,王鑫,王慧娇
关键词: 算法,浮标数据,邻近度,区块化,异常检测
来源: 计算机科学 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 海洋学,计算机软件及计算机应用
单位: 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
基金: 广西科技重大专项(AA18118025),桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2017YJCX48)资助
分类号: P715.2;TP311.13
页码: 211-216
总页数: 6
文件大小: 932K
下载量: 377
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