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福建省教育厅科技项目(JA10075)

作品数:1 被引量:0H指数:0
相关作者:丁雪梅陈贝贝更多>>
相关机构:福建师范大学更多>>
发文基金:福建省教育厅科技项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇异常检测
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络方法
  • 1篇数据集
  • 1篇网络
  • 1篇网络方法
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 1篇福建师范大学

作者

  • 1篇陈贝贝
  • 1篇丁雪梅

传媒

  • 1篇莆田学院学报

年份

  • 1篇2012
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于标准数据集的异常检测技术综述与实验分析
2012年
为了研究目前主流的异常检测算法,并了解基于相同数据集的异常检测算法之间性能的差异,首先简要分类综述现有异常检测技术,然后着重实验分析,选取5个具有代表性的异常检测算法,应用于10组不同维数和大小的标准数据集上,执行误差性能(FNR,FPR,AUC)对比,最后试验结果表明,基于统计的高斯混合(Gaussian Mixture)算法具有较大优势。
丁雪梅陈贝贝
关键词:异常检测神经网络方法支持向量机
共1页<1>
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