【摘 要】
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为提高云平台异常点检测的精度,解决单一检测系统误报率与漏报率高的问题,提出基于集成学习的异常点检测系统。为解决异常检测对象多样性的问题,构造监测序列的特征矩阵,采用
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(ZR2017LF004),国家自然科学基金项目(31500669)
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为提高云平台异常点检测的精度,解决单一检测系统误报率与漏报率高的问题,提出基于集成学习的异常点检测系统。为解决异常检测对象多样性的问题,构造监测序列的特征矩阵,采用自组织映射神经网络对监测序列进行聚类;对监测序列进行过采样,解决异常发生频率很低的问题;对异构的异常点检测器进行基于委员会的学习,集成各检测器的检测优点,提高检测的精度。通过带有标注的监测序列对异常点检测系统进行验证,结果表明,该系统效果优于单一检测系统,验证了设计的有效性。
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