[发明专利]一种异常数据检测的方法、系统及设备有效
| 申请号： | 201910595139.8 | 申请日： | 2019-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN110298407B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 蔡延光;阮嘉琨;蔡颢 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/23;G06F16/215;G06N3/006 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王晓坤 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种异常数据检测的方法，包括：利用磷虾群算法优化DBSCAN聚类算法的领域参数；获取待处理数据；基于优化后的DBSCAN聚类算法对待处理数据进行标记，得到聚类簇数据集及噪声数据集；确定噪声数据集中的数据为异常数据。本申请所提供的技术方案，极大的增强了对交通数据的聚类效果，在面对复杂多变以及随机波动性强的高速公路交通流数据时，能够能准确检测出异常交通数据，提高了异常交通数据检测的效率及准确度。本申请同时还提供了一种异常数据检测的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 异常 数据 检测 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
1.一种异常数据检测的方法，其特征在于，包括：利用磷虾群算法优化DBSCAN聚类算法的领域参数；获取待处理数据；基于优化后的所述DBSCAN聚类算法对所述待处理数据进行标记，得到聚类簇数据集及噪声数据集；确定所述噪声数据集中的数据为异常数据。
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