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基于人工智能技术的局部离群数据挖掘方法

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针对传统离散数据挖掘方法存在内存消耗过大的问题,研究基于人工智能技术的局部离群数据挖掘方法.提取离散数据特征,并使用基于信息熵的算法检测局部离群数据.标准化处理检测出的数据,在神经网络中实现对局部离群数据的挖掘,完成对基于人工智能技术的局部离群数据挖掘方法的研究.通过与传统数据挖掘方法的对比实验结果可知,本文方法在数据挖掘过程中内存消耗较少,与传统方法相比具有明显的优越性,充分验证了该方法的应用性和有效性.
Local outlier data mining based on artificial intelligence technology

尚福华、曹茂俊、王才志

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东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318

中国石油天然气勘探开发研究院测井遥感技术部,北京100083

人工智能技术 局部离群数据 挖掘方法 神经网络

国家重大科技专项项目黑龙江省自然科学基金

2017ZX05019-005LH2019F004

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200045

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(2)
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