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J-GLOBAL ID：201402254677564974   整理番号：13A1906620

改良型部分的異常値因子を使用する産業工程の異常値検出

The outlier detection of industry process using improved local outlier factor

著者 (2件)： He Jiuhu (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Ind. (Ministry of Education), Inst. of Automation, Jiangnan Univ., Wuxi) ,  Liu Fei (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Ind. (Ministry of Education), Inst. of Automation, Jiangnan Univ., Wuxi)
資料名： Jisuanji yu Yingyong Huaxue  (Jisuanji yu Yingyong Huaxue)
巻： 30  号： 1  ページ： 53-56  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2534A  ISSN： 1001-4160  CODEN： JYYHE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 部分的異常値因子は工程データの部分的異常値度の定義である。しかし,産業工程の異常値の試験は高い実時間能力を必要とし,大量の計算を全見本データの部分的異常値因子を計算するために必要となる。従って,到達可能な部分的密度を計算するために使用するk隣人を導入してLOFアルゴリズムを改善した。同時に,中心に最も近い距離と言われる前処理方式を本紙に記述した。結果として,サンプリング点は各点と中心との間の距離を計算して除去したので,異常値となることができないほとんどの点を除去することができた。ちょうどリマインダの改善した部分的異常値因子を計算することが必要で,これは検出異常値の効率を改善する。最後に,TE工程のデータセットのシミュレーション結果は,異常値検出が正確であることとLOFアルゴリズムと比較して操作時間が減ったことを証明している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *検出 ,  *産業 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  集合 ,  前処理 ,  時間
準シソーラス用語： *異常値検出 ,  データセット ,  実時間

分類 (1件)： 化学一般その他  (CA01060X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 異常値 ,  因子 ,  産業 ,  異常値検出