[发明专利]一种基于图论相关理论进行异常检测的方法有效
| 申请号： | 201910776915.4 | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110633734B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 李孝杰;李俊良;李芮;史沧红;王录涛 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/762 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 | 代理人： | 王红霞 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图论相关理论进行异常检测的方法，包括该方法具体包括以下步骤：第一步，将原始数据集进行聚类操作，将数据集分割成不同的簇；第二步，计算出原始数据集的均值密度，将原数据集均值密度作为阈值与簇密度比较对数据集进行精简；第三步，对数据集进行特征提取和空间距离计算并对结果进行数据化操作第四步，将有效检测的数据簇的所有数据点按计算出来的权重值分配构建无向连通图；第五步，采用弗洛伊德算法查找相应簇的最短路径。在对于数据集的预处理上，本发明采取了二次精简数据集的办法，以不同的基准信息来对数据集进行降维操作，可以有效地减少大量无用数据集，极大程度的减少了异常检测过程的时间复杂度和空间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 相关 理论 进行 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图论相关理论进行异常检测的方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：/n第一步，将原始数据集进行聚类操作，将数据集分割成不同的簇；/n第二步，计算出原始数据集的均值密度及每个簇的相应密度，将原数据集均值密度作为阈值与簇密度比较对数据集进行精简；/n第三步，对数据集进行特征提取和空间距离计算并对结果进行数据化操作，具体步骤为：/nS1：在原始数据集中选取相应的一至两个特征进行提取；/nS2：计算非聚类中心数据点与聚类中心点的空间距离；/nS3：对相应的数据矩阵采用稀疏矩阵解法再次精简数据；/nS4：将最后结果前20％的数据所对应的数值化为权重值，利用负相关理论调节相应数据值；/n第四步，将有效检测的数据簇的所有数据点按计算出来的权重值分配构建无向连通图；/n第五步，采用弗洛伊德算法查找相应簇的最短路径；/n所述第一步将原始数据集进行聚类操作，具体步骤包括：/n步骤一：给定原始数据集Φ＝{x
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都信息工程大学，未经成都信息工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910776915.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
