[发明专利]一种基于多维向量熵随机采样的异常识别方法有效
| 申请号： | 201410646085.0 | 申请日： | 2014-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN104504233A | 公开（公告）日： | 2015-04-08 |
| 发明（设计）人： | 张玉超;邓波;彭甫阳;李海龙;李冬红;齐超 | 申请（专利权）人： | 北京系统工程研究所 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于多维向量熵随机采样的异常识别方法，该方法包括以下步骤I、从样本空间Ω中样本点选取采样点，生成子样本空间ω；II、确定所述样本点的多维向量熵；III、重复上述步骤，确定所述样本点多维向量熵的融合结果；IV、确定所述样本点的异常程度；V、确定异常点。该方法通过融合随机采样的样本点，解决大规模数据中的异常识别面临的样本量大、维度高等问题，该方法不仅能降低异常识别的时间复杂度，提高识别效果的准确性，还具有较强的扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 向量 随机 采样 异常 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多维向量熵随机采样的异常识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：I、从样本空间Ω中样本点选取采样点，生成子样本空间ω；II、确定所述样本点的多维向量熵；III、重复上述步骤，确定所述样本点多维向量熵的融合结果；IV、确定所述样本点的异常程度；V、确定异常点。
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