基于神经网络的异常点挖掘

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1、河北大学硕士学位论文基于神经网络的异常点挖掘姓名：赵伯夷中请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：花强；王熙照2011-05摘要近年来，社会的飞速发展，伴随而来的就是大量的数据的产生。对于这些海量的数据，人们希望能过其中的大部分数据找出某些规律来指导人们日常的行为。在这个过程中，人们大多数情况下都认为只冇那些大量相似的数据才会包含某种重要信息，从未忽略了某些少数样例。然而，正是这些被人们认为无用的数据口J能包含着人们没冇发现的更重要的信息。正是由于这个原因，人们提出了异常点挖掘算法。异常点挖掘乂被称为离群点分析、异常检测，是数据挖

2、掘技术的一个重要方面。目前，己经有很多种异常点挖掘算法被人们提出，最被人们熟知的有基于距离的和基于密度的挖掘算法。但是两种算法都具有一些不足Z处，它们不适用于一些高维数据。木文提出了一种基于神经网络的界常点挖掘算法，该算法利用神经网络來对数据进行分类，再结合信息爛来判断数据是否为异常点，避免了其它异常点挖掘算法的一些不足之处。最后，在一•些数据集上进行了试验，并对结果进行了分析。实验结果表明，该算法可以冇效的发现数据屮的异常点。关键词数据挖掘异常点异常点挖掘神经网络信息炳AbstractInrecentyears,largeamount

3、sofdataaregeneratedfromourdailylife,andpeoplewanttofindsomerulesthroughthevastamountsofdata.Intheprocess,peoplealwaysthinkthatonlythosewhoarealargenumberofsimilardatawillcontainsomeimportantinformationandignorethesmalldatasets.However,thedatasetswhichpeopleignoremayconta

4、inimportantinformation.Itisthereasonwhypeopleproposeoutlierminingalgorithm.Outlierminingisalsoknownasoutlieranalysis,anomalydetection,whichisanimportantaspectofdatamining.Currently,therearemanyoutlierminingalgorithmshavebeenproposed.Mostofpeoplearefamiliarwithdistance-ba

5、sedanddensity-basedalgorithm,butthetwoalgorithmshavesomeshortcomings.Theydonotapplytosomehigh-dimensionaldata.Thispaperproposesaneuralnetwork-basedoutlierminingalgorithm.Thisalgorithmusesneuralnetworktoclassifythedataandthenusestheentropytodeterminewhetherthedataareabnor

6、mal.Thisalgorithmavoidstheshortcomingsgeneratedbyotheroutlierminingalgorithms.Finally,someexperimentsareconductedonsomedatasets.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmcaneffectivelyfindtheoutliers・Keywordsdataminingoutlieroutlierdetectionneuralnetworkentropy河北大学学位论文原创

7、性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含英他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得河北大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对木研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了致谢。作者签名：衣個社日期：a〃年了月巧日学位论文使用授权声明本人完全了解河北大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家育关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被資阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分

8、内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本学位论文属于1、保密□,在年月H解密后适用本授权声明。2、不保密ao（请在以上相应方格内打）作者签名：歩佰世导师签名：，叭日期："〃年&月27日日期："口年