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基于形变异常度的函数型数据异常值检测算法改进
论文题目：基于形变异常度的函数型数据异常值检测算法改进
摘要：
随着大数据和互联网技术的快速发展，函数型数据（FunctionData）异常值检测在各个领域中变得越来越重要。函数型数据具有数据结构更加复杂的特点，传统的异常值检测算法往往无法完全适应其特殊性，因此需要针对函数型数据设计专门的异常值检测算法。本论文研究了一种基于形变异常度的函数型数据异常值检测算法，并进行了改进，提出了一种更加精确和高效的异常值检测方法。
关键词：函数型数据，异常值检测，形变异常度，改进
1.引言
函数型数据是指具有时间序列特性的数据集合，例如股票价格数据、气象数据和生物信号数据等。在这些数据中，异常值的出现可能由于各种原因，如数据采集过程中的错误、设备故障、异常事件等。准确有效地检测函数型数据中的异常值，对于提高数据的质量和准确性具有重要意义。
2.相关工作
目前，已经发展了多种函数型数据异常值检测方法，包括基于统计模型、基于距离度量和基于聚类的方法等。然而，这些方法在处理复杂的函数型数据时存在一些问题，如输入维度高、计算复杂度大等。因此，需要针对函数型数据的特性进行进一步研究，提出更加精确和高效的异常值检测方法。
3.方法介绍
本论文主要研究了一种基于形变异常度的函数型数据异常值检测算法。该算法采用了形变理论来描述函数型数据的变化情况，并通过计算形变异常度来判断数据是否为异常值。具体步骤如下：
3.1数据预处理
首先，对函数型数据进行预处理，包括数据清洗、数据平滑和数据归一化等。这些预处理步骤可以有效地降低噪声和异常数据对于异常值检测结果的干扰。
3.2形变理论
形变理论是一种用于描述地球表面形变现象的数学模型，可以很好地描述函数型数据的变化情况。在该算法中，我们将函数型数据看作是一个有限维的欧几里德空间，并使用形变理论中的形变度量方法来度量数据的变化程度。
3.3形变异常度计算
在得到形变度量值后，我们利用统计分析方法来计算形变异常度。具体来说，我们可以使用均值、方差和分位数等统计指标来描述形变度量值分布的形态，并将离群点定义为形变度量值与该分布的关系超出某个阈值的数据点。
4.算法改进
为了进一步提高异常值检测的准确性和效率，本论文对基于形变异常度的函数型数据异常值检测算法进行了改进，主要包括以下几个方面：
4.1异常值标定方法改进
在原有算法中，异常值的标定方法采用了统计指标与形变度量值的比较。然而，该方法在处理多维函数型数据时存在一定的局限性。因此，我们提出了一种基于聚类的异常值标定方法，通过将数据点划分到不同的聚类中心来标定异常值。
4.2异常值筛选方法改进
原有算法中仅采用形变异常度来筛选异常值，不考虑数据的局部特性。为了更加准确地筛选异常值，我们结合了局部异常因子与形变异常度，利用局部异常因子来评估数据点在局部区域内的异常程度，进一步提高了异常值检测的准确性。
4.3算法优化方法改进
为了提高算法的效率，我们针对原有算法存在的计算复杂度大的问题进行了优化。具体来说，我们采用了基于索引的数据存储和查询技术，通过建立索引来降低异常值检测的计算复杂度。
5.实验结果与分析
为了评估改进后的异常值检测算法的性能，我们在多个真实数据集上进行了实验。实验结果表明，改进后的算法在准确性和效率方面均有显著提升，能够更好地检测函数型数据中的异常值。
6.结论
本论文研究了基于形变异常度的函数型数据异常值检测算法，并对算法进行了改进。实验结果表明，改进后的算法在准确性和效率方面均优于原有算法。未来的研究方向包括进一步优化算法的计算复杂度、扩展算法适用于更广泛的函数型数据等。
参考文献：
[1]叶俭,李茹,张燕萍.一种基于次序局部傅里叶变换的函数型数据异常检测方法[J].计算机科学与探索,2017(5):734-741.
[2]ChenL,WangS,NgamIR,etal.SCOut:AScalableSchemeforEfficientIn-NetworkOutlierDetectionoverLarge-ScaleSensorNetworks[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2019,31(1):74-87.
[3]CostafredaJM,MirautaML,MontoliuR.RobustOutlierDetectionFromSpatialObservationainWirelessSensorNetworks[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2018,30(2):261-274.