基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究的任务书.docx
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基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究.docx
基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究摘要:随着时代的发展,大数据的崛起使得各行各业的数据不断增长,时间序列数据成为其中的重要组成部分。时间序列数据包含了各种不同领域的数据,如气象、金融、医疗等等。在这些数据中,异常数据可能对业务产生不利影响,因此对于时间序列数据的异常检测愈发重要。本文将基于时间序列挖掘的异常检测关键技术进行研究,分析了常用的时间序列预处理、特征提取和异常检测算法,并对其优缺点进行比较。1.引言异常检测是数据挖掘领域的一个重要研究方向,它可以帮助我们
基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究的任务书.docx
基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究的任务书一、任务背景随着数据技术和大数据的兴起,大量的数据被海量地采集和记录。这些数据中包含着许多有用的信息和知识,但也可能存在着异常数据,如系统故障、网络攻击等。因此,如何及时地发现和处理异常数据,已经成为现代社会信息化发展的重点问题之一。其中,时间序列异常检测是一个重要的领域,其可以在各种领域中应用,如金融、交通、能源、医疗等。时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据。时间序列异常检测就是在时间序列中检测出异常数据点,这些异常数据点可能是由于某些因素导致的,如系统
基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究的开题报告.docx
基于时间序列挖掘的异常检测关键技术研究的开题报告一、选题背景随着大数据和物联网技术的快速发展,越来越多的数据可以用来分析和挖掘。而时间序列数据在各种领域中都有广泛的应用,如金融、交通、工业生产等。时间序列异常检测在实际应用中也越来越受到重视。在制造业中,异常检测可以用来检测生产过程中设备故障等问题,及时采取措施,避免产生损失。在金融业中,异常检测可以用来检测股票价格、交易量等指标的异常情况,帮助金融机构识别风险,改进投资策略。时间序列挖掘的任务在于根据历史数据中的模式来预测未来可能的情况。而数据的异常情况
基于时间序列挖掘的恶意域名发现关键技术研究的任务书.docx
基于时间序列挖掘的恶意域名发现关键技术研究的任务书任务书任务名称:基于时间序列挖掘的恶意域名发现关键技术研究任务背景:随着互联网的发展,互联网用户数量已经超过了40亿,并且数量还在不断增长。但是伴随着互联网的快速发展,互联网安全性问题也在不断暴露,其中最为严重的问题就是恶意域名。恶意域名是指被用于黑客攻击的域名,如仿冒网站、勒索软件等,虽然互联网相关领域的专家团队不断采取升级的防范措施,但是黑客们也在不断地不断进步。因此,在恶意域名的识别和防范方面,还需要加强研究,对高级威胁做出及时的预警。任务内容:本任
基于时间序列的异常检测研究.doc
世界软件工程大会基于时间序列的异常检测研究王桂兰,王振奇,罗贤金信息与网络管理中心,华北电力大学,保定071003中国.E-MAIL:yu_bing_2000@163.com摘要随着网络环境的不断恶化,各种病毒、木马不断影响网络的安全。通过网络通信异常状况的检测和分析,可以有效地发现在网络中存在的问题。本文讨论了网络流量数据预测及网络异常检测,采用ARMA模型的网络流量预测,利用平滑指数模型的网络异常检测。ARMA模型为异常检测提供预期值,同时,平滑指数模型修复历史流量数据,可以使下一次流量预测更准确。网