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不平衡数据集异常检测和分类算法
被引量:
2
1
作者
樊芮
陈湘媛
+1 位作者
王冠男
崔艳辉
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期112-119,共8页
针对传统异常检测模型在面对不平衡样本集时存在参数优化困难、少数类识别效果差等问题,提出一种组合模型以实现不平衡数据集的异常检测和分类。首先利用支撑向量数据描述构造闭合曲面实现“异常”检测,然后提出改进少数样本合成技术对...
针对传统异常检测模型在面对不平衡样本集时存在参数优化困难、少数类识别效果差等问题,提出一种组合模型以实现不平衡数据集的异常检测和分类。首先利用支撑向量数据描述构造闭合曲面实现“异常”检测,然后提出改进少数样本合成技术对“异常”数据进行过采样以构建平衡数据集,最后利用所提最大类间-类内距K-均值聚类进行自动聚类,实现3种异常数据的分类判决。结果表明,所提方法能够获得较高的异常检测和分类性能,并且具有较强的泛化能力。
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关键词
异常检测及分类
不平衡数据
最大类间-类内距K-均值聚类
少数样本合成技术
过采样
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职称材料
题名
不平衡数据集异常检测和分类算法
被引量:
2
1
作者
樊芮
陈湘媛
王冠男
崔艳辉
机构
国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心)智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室
国网征信有限公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第9期112-119,共8页
基金
湖南省电力公司2020年“网上国网”服务提升项目(2000174207)。
文摘
针对传统异常检测模型在面对不平衡样本集时存在参数优化困难、少数类识别效果差等问题,提出一种组合模型以实现不平衡数据集的异常检测和分类。首先利用支撑向量数据描述构造闭合曲面实现“异常”检测,然后提出改进少数样本合成技术对“异常”数据进行过采样以构建平衡数据集,最后利用所提最大类间-类内距K-均值聚类进行自动聚类,实现3种异常数据的分类判决。结果表明,所提方法能够获得较高的异常检测和分类性能,并且具有较强的泛化能力。
关键词
异常检测及分类
不平衡数据
最大类间-类内距K-均值聚类
少数样本合成技术
过采样
Keywords
anomaly detection and
class
ification
unbalanced data
maximization of inter-intra class distance k-means clustering
synthetic minority over-sampling technique
over-sampling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不平衡数据集异常检测和分类算法
樊芮
陈湘媛
王冠男
崔艳辉
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
2
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