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J-GLOBAL ID：201702244212944050   整理番号：17A0356954

地球統計学に基づく空間異常値検出アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Geographical statistics based approach for spatial outlier detection

著者 (4件)： Liu Xin (School of Medicine Information,Xuzhou Medical College) ,  Zhang Shaoliang (School of Environment Science &Spatial Informatics,China University of Mining &Technology) ,  Wang Fei (China Telecom Co. Xuzhou Branch) ,  Zhang Sainan (College of Command Information Systems,PLA University of Science &Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 12  ページ： 3700-3704  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 従来の空間異常値検出アルゴリズムにおける近傍のパラメータ選択の困難性と高次元データの処理の時間複雑性の問題を解決するために,地球統計学に基づく空間異常値検出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは空間的自己相関理論を空間異常値検出に導入し,まず第一に,3Σ規則を用いて大域的異常値を同定し,次にDELAUNAY三角形を用いて空間的近傍を構築し,最終的に空間的異常を測定するために局所的MORAN’Iを使用する。シミュレーション結果は,この方法がパラメータを選択する必要がなく,ロバスト性が高く,検出率が高く,誤警報率が低いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *異常値 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 誤警報率 ,  検出率 ,  *異常値検出 ,  複雑性 ,  高次元データ ,  パラメータ選択 ,  *検出アルゴリズム ,  *地球統計学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： geographical statistics ,  spatial outliers ,  Delaunay triangulation ,  local Moran’I

分類 (2件)： 構造力学一般  (HD01000X) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地球統計学 ,  異常値検出 ,  アルゴリズム ,  研究