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本文针对时序数据提出了一种基于小波的异常探测算法.首先应用小波变换将时域空间的时序数据分解成不同的频率成份,通过低频信号的特性缩短待处理的数据处理.对于变换后的数据,再采用基于密度的LOF异常探测方法挖掘异常数据.最后,对某烟草公司的烟叶收购数据序列进行了实验,结果表明了该算法的有效性.
一个基于小波的时序数据异常探测新算法
【摘 要】
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本文针对时序数据提出了一种基于小波的异常探测算法.首先应用小波变换将时域空间的时序数据分解成不同的频率成份,通过低频信号的特性缩短待处理的数据处理.对于变换后的数
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2005年6期
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