【摘 要】
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研究了基于局部异常因子（LOF）的无监督学习模型共享的集成学习异常检测方法,首先在局部采用LOF无监督学习得到检测模型,然后通过交换局部模型的方式实现集成异常检测.该方法能
【基金项目】
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西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(11NZYBS09,12NZYQN27);西南民族大学自然科学基金项目(10NYB003)
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研究了基于局部异常因子（LOF）的无监督学习模型共享的集成学习异常检测方法,首先在局部采用LOF无监督学习得到检测模型,然后通过交换局部模型的方式实现集成异常检测.该方法能够从检测数据中自动发现异常样本,无需预先了解数据的分布特征,不对数据进行任何假设,适用范围广.方法通过交换检测模型实现数据有效信息的共享,相比集中式方法,减少了网络传输耗费.实验仿真表明,该方法能取得优于或和集中模型相当的检测性能.
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