【摘 要】
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为了提高光纤通信网络中异常数据的识别能力,提出了基于熵目标函数最优化的异常数据检测算法。首先,对数据样本进行属性分类,依据异常数据特征密度指标完成邻域区间半径的选
【机 构】
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内蒙古农业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703056),内蒙古教育厅项目(NJZY18062)
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为了提高光纤通信网络中异常数据的识别能力,提出了基于熵目标函数最优化的异常数据检测算法。首先,对数据样本进行属性分类,依据异常数据特征密度指标完成邻域区间半径的选取;其次,通过对高阶统计量的大数据聚类度循环迭代,完成特征提取参数的优化;最后,由样本属性概率计算熵目标函数的最优值,并利用最优值完成异常数据检测。实验对1 000组通信数据进行测试,结果显示,该算法的检测精度均值约为95.7%,其数据融合率、检测耗时与平均误检率均优于2种传统方法。该算法具有精度高、收敛快、误检率低的优势,具有一定的应用价值。
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