-
公开(公告)号：CN104376078A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410650726.X
申请日：2014-11-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30598
Abstract: 一种基于知识熵的异常数据检测方法，其特征在于包括如下步骤：1)样本集合的属性分析阶段：收集应用程序生成的数据样本集合U及其对应的属性集合A；对数据样本集U中的属性值进行规范化预处理；基于属性全集A对数据样本集U的作聚类处理，并计算A的知识熵；分别计算各个属性的重要度，据此构造属性集合的序列；结束。2)样本集合的数据样本检测阶段：计算每个数据样本的异常因子；根据异常因子输出异常数据集合；结束。本发明在利用聚类效果的同时避免聚类的不确定性，可以有效地保证异常数据的检测准确率。
Search Results
1
records
(took 0.017 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
