基于神经网络的异常点挖掘
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文组织 | 第10-12页 |
| 第2章 数据挖掘与异常点挖掘概述 | 第12-17页 |
| 2.1 异常点本质 | 第12页 |
| 2.2 几种常见的异常点挖掘算法 | 第12-16页 |
| 2.2.1 基于统计的异常点挖掘算法 | 第12-13页 |
| 2.2.2 基于距离的异常点挖掘算法 | 第13-14页 |
| 2.2.3 基于偏离的异常点挖掘算法 | 第14页 |
| 2.2.4 基于密度的异常点挖掘算法 | 第14-15页 |
| 2.2.5 基于聚类的异常点挖掘算法 | 第15页 |
| 2.2.6 高维异常点挖掘算法 | 第15页 |
| 2.2.7 其他异常点挖掘算法 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 神经网络概述 | 第17-27页 |
| 3.1 人工神经网络概述 | 第17页 |
| 3.2 神经元模型和网络结构 | 第17-19页 |
| 3.3 人工神经网络分类 | 第19-27页 |
| 第4章 基于神经网络的异常点挖掘 | 第27-35页 |
| 4.1 研究动机 | 第27页 |
| 4.2 基于神经网络的异常点挖掘算法 | 第27-33页 |
| 4.2.1 神经网络的选择 | 第27-28页 |
| 4.2.2 神经网络输出的处理 | 第28-29页 |
| 4.2.3 算法合理性分析 | 第29-31页 |
| 4.2.4 阈值的确定 | 第31-33页 |
| 4.3 基于神经网络的异常点挖掘算法流程 | 第33-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第35-38页 |
| 5.1 人工数据集 | 第35-36页 |
| 5.2 公共数据集上的实验 | 第36-38页 |
| 第6章 结论与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 本文总结 | 第38页 |
| 6.2 工作展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第43页 |
