龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明公开了一种基于模拟退火的扩展孤立森林的异常检测方法及系统，本发明从EIF算法泛化能力弱、构建了冗余的iTree导致算法的时间开销较大等问题入手，根据选择性集成思想提出一种基于模拟退火的扩展孤立森林方法，对构建EIF的iTree使用了择优再组合的集成方法，最终在ODDS异常检测数据集中的实验结果表明，SA‑ELF算法较EIF算法提升了约5％的检测精度，减少了约30％的时间开销；同时，与iForest相比，本发明改善了iForest对于局部异常点检测不敏感的问题。
主权项：1.一种基于模拟退火的扩展孤立森林的异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集：通过离群值检测数据库收集其中的真实数据集，所述数据集包括低维数据集和高维数据集，样本数量较少的数据集和样本数量较多的数据集；S2、数据预处理：对于样本数量较少的数据集Lympho，则采用10折交叉验证求平均值的方法进行实验，对于其他数据集则采用5折交叉验证法；设置iTree的初始参数，构建L棵iTree组成初始EIF，使用数据集对参与集成的L棵iTree进行训练，基于Q-统计量法计算iTree之间的平均差异值，再根据K折交叉验证法计算每棵iTree的精度值；S3、结合模拟退火算法构建EIF：结合模拟退火算法从L棵iTree中选出k棵检测性能较优的iTree构建EIF；算法重复执行“产生新解→计算目标函数差→判断是否接受新解→接受或舍弃”的迭代过程，如果满足终止条件则终止上述过程，并输出当前选择的iTree；否则，减小控制参数t的值，并重复上述过程；最终使用从L棵iTree中选择的k棵iTree来构建EIF；S4、结果评测：对测试集X使用构建的EIF进行检测，根据实例x在每棵iTree中的平均路径长度Ehx计算其异常分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏易透健康科技有限公司 一种基于模拟退火的扩展孤立森林的异常检测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号