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[期刊] 武汉金融
[作者]
金升平 刘钊
银行的异常交易检测是打击非法交易活动的一项基本机制,如何从海量客户信息及银行交易数据中有效检测出非法交易是一个核心问题。本文引入一种新的方法——扫描统计量,即对整合后的银行交易信息扫描分析检测出异常交易时间区域,引用Monte Carlo模拟方法对检测出的时间区域的非随机性进行显著性分析,实现对银行异常交易时间区域的有效检测。实证分析结果表明了扫描统计量方法在检测银行异常交易方面的有效性,同时检测结果可以为银行后续针对具体账户检测异常交易提供有效的检测范围。
[期刊] 中国软科学
[作者]
杨晓秋 李旭彦
同行评议是对科学技术活动及其产出进行科学评价的主要方式之一,然而评议过程中存在的异常评审数据可能会对科研项目评审结果的公平、公正性产生影响。为此,本文提出了一种用于识别专家评议异常数据的检测方法,该方法首先利用云模型中的逆向云算法计算专家评审数据的异常程度,并进行检测;然后,根据检测结果,采用基于协同过滤的异常评议数据修正算法,对专家异常评议数据进行修正;最后,设计了一种专家评议能力计算算法,为后续科研项目评审中的专家选择提供决策依据。基于同行评议真实数据的实验结果表明,本文提出的检测方法能够有效识别出专家评议的异常数据。
[期刊] 统计研究
[作者]
张庆昭 陈子怡 方匡南
异常检测作为一种智能化的数据管控手段，在网络入侵检测、欺诈识别和故障检测等场景中都扮演着重要角色。大数据时代下，数据来源众多，给多源数据集的异常检测建模分析带来了较大挑战。本文将惩罚整合分析的思想应用到异常检测中，通过对不同数据集的模型系数差异进行惩罚，提出了基于多源数据的整合单类SVM异常检测方法。该方法可以同时对多源数据进行异常检测并自动将相似数据集聚为一类，可以大幅减少模型待估参数个数并降低后期维护成本。模拟实验表明，本文提出的方法不仅能准确将数据集聚类，而且模型预测效果优于合并数据集建模和每个数据集单独建模。该方法在某银行网站日志异常检测中也有较好的表现。
关键词：
异常检测 单类SVM 多源数据 整合分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展 宋广雨
异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法，往往是先对模型中的参数进行估计，再检测异常值，但是异常值的存在会影响参数估计值，从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型，引入异常值识别变量，提出线性均值漂移模型。在进行低维数据异常值检测时，对漂移项施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计和异常值检测；在进行高维数据异常值检测时，对模型参数和异常值识别变量分别施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计、变量选择和异常值检测。基于线性均值漂移模型，采用SCAD惩罚回归的思想设计坐标下降算法，消除了低维和高维数据中异常值的存在对参数估计带来的不利影响。
[期刊] 中国软科学
[作者]
徐静 李俊林 唐少清
对海量数据价值的挖掘趋势迎来了一个前所未有的大数据时代,将数据挖掘技术应用于财务舞弊疑点发现研究成为一个重要的新兴课题。选取2016—2020年我国深沪两市A股医药制造业上市公司为研究对象,以表征财务报表舞弊的关键指标作为检测变量,分别基于跨年数据和年度数据进行异常检测,从中挖掘出存在异常值的离群点上市公司,进而结合违规处罚信息对其进行疑点验证。研究结果表明:跨年数据样本量更大,模型学习更充分,异常检测的效果优于小样本的年度数据;分析导致异常的原因发现,离群点上市公司表现出资产负债率较高、总资产净利率偏低的特点,为识别可能的财务报表舞弊疑点提供了线索。本研究有助于科学界定重点监管的范围,精准锁定舞弊疑点对象,从而为监管部门甄别财务报表舞弊提供决策支持,对于构建现代化监管执法新模式具有重要的意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭庆然
异常点的存在会导致股票数据模型的波动预测功能失效,因此,在对股票数据进行建模分析时,异常点的检测是至关重要的。文章对股票数据通过GARCH模型处理得到的残差进行小波变换,能够准确有效地检测异常点并很好的克服了异常点的"遮蔽效应"。最后,实验证明,该方法的效果良好。
关键词：
GARCH模型 异常点检测 遮蔽效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
张峰 宋晓娜 薛惠锋 王海宁
可靠完整的水资源消耗历史时序数据是对其进行准确预测的基本前提。文章在参考现有数据异常值检测与缺失值处理方法的基础上,选取偏最小二乘法提取水资源消耗及社会经济相关指标数据主成分,并绘制其累计贡献度的Q2椭圆图辨识其存在的异常值,利用最小残差回归法对含有实际突变的时序数据进行预测分析,再构建基于粒子群优化的最小二乘支持向量机模型对其缺失数据进行填补。结果表明,通过偏最小二乘测算出主成分累计贡献度及绘制Q2椭圆图方法可借助异常值对整体数据的拉伸效应实现对异常点的检测;基于最小残差回归法对含有水资源消耗突变数据序列的预测要比传统最小二乘回归具有更高的精度;而运用粒子群优化的最小二乘支持向量机可进一步提升数据拟合效果,实现对水资源消耗缺失数据的合理填补。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘金钊 周悦芝 张尧学
随着越来越多的在线业务被迁移到基于云的平台上,如何检测云平台上在线业务的异常运行状态成为了一个重要的问题。现有方法通过分析在线业务的实时负载数据来判断业务是否存在异常,在应对由程序异常或突发用户访问引起的异常负载时存在准确率低、误报率高的问题。该文提出并实现了一种面向云计算在线业务的异常负载检测方法。该方法利用小波分析技术,将原始负载数据分解成频率不同的多条曲线,并利用统计分析技术,通过检测各个频率上的异常增长或降低来判断负载是否存在异常。实验结果表明:同现有方法相比,该方法更准确,同时可以大大降低误报率
关键词：
云计算 异常负载检测 离散小波变换
[期刊] 海洋水产研究
[作者]
刘丛力
简要介绍国内外各种介质中的草酸及其盐类的检测方法 ,并对其进行了比较 ,对酶法检测进行了专门的分析报道 ,对各种方法的应用前景进行了展望。
关键词：
草酸 草酸盐 酶法检测
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张琳 马利 丁雅苓 逯茂洋 胡北侠 杨少华 张秀美
【目的】建立基于荧光显色的可视化禽传染性支气管炎病毒(IBV)环介导等温扩增(LAMP)检测体系,为IBV的快速临床检测提供有力的技术支持。【方法】根据NCBI中收录的IBV 5a+5b基因的8个区域设计了3对LAMP引物,通过对反应体系各组分和条件的优化,建立IBV LAMP检测方法,并对该方法的特异性和敏感性进行验证。分别用SYBR Green I和一定浓度比的钙黄绿素/锰离子混合物作为显色剂,对IBV LAMP检测结果进行可视化判定。应用该检测体系和PCR方法对临床送检的60份样品同时进行检测,比较2种方法的阳性检出率。【结果】成功建立了IBV LAMP检测方法,该方法能够在等温(63℃...
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
卢施岐 杨宝莹 黄磊
信号异常检测方法具有普遍的研究意义和广泛的实用价值.该文首先研究Laplace周期图的统计性质，再结合用于关联性检验的有力工具互信息的刀切估计(JMI),对两段信号的Laplace周期图对数比进行统计检验，可判断所检测信号是否具有相同的归一化动态特征.作为一种半监督的异常检测方法，可在已知正常信号标签的情况下，以动态特征检测出未知信号是否异常.统计模拟试验和滚动轴承数据的实例分析显示，该文所提的新方法优于Laplace周期图分别与B样条F检验(B-spline F test)、Ljung-Box Q检验(LBQ)、游程检验(run test)相结合的方法，兼顾了稳健性和较低的犯错概率，具备一定的实用性和有效性.
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陶志富 冯浩洋 陈华友
针对区间值时间序列的异常点检测问题，从区间数据的区间中心和区间半径出发，基于ARIMA的点值时间序列IO型异常点检测原理，构造一类区间值时间序列IO型异常区间的检测方法。其中，对区间值时间序列IO型异常区间的概念和类型进行了具体的界定，给出了区间值时间序列IO型异常区间的检测步骤。最后，针对上证指数2016年1月4日到2018年12月28日每日最高价和最低价构成区间值时间序列且其每日收盘价构成点值时间序列，用所提方法进行IO型异常区间的检测，通过和传统点值异常检测结果的对比分析表明，所提方法能够更有效地识别出金融时间序列中存在的异常状况。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王秀红 王欣 王少凡 刘浩东 张宗毅
[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势，如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识，首先，构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型，以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题，实现更深层次的显著特征主题识别，并通过聚类效果评价指标检验其识别效果，进一步结合专家知识判定关键技术主题名称，对主题间内在联系判定，最终识别出关键技术。其次，运用突变性表征颠覆性技术内在特质，基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测，将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据，从而识别出颠覆性技术。最后，结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例，以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源，进行实证分析，验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王志国 章毓晋
监控视频在社会安全领域具有重要应用。该文对经典和新兴的监控视频异常检测算法进行分类和总结。首先,依据算法的3个属性,算法的发展阶段、算法的模型类型、算法的异常判别标准,将算法分类并逐类概述。然后,将不同类别的算法进行关联对比,分析不同模型的优缺点以及聚类判别与重构判别在不同发展阶段的特点。最后,提炼了领域内常用的模型假设与相关知识、汇总了不同算法的异常检测效果,并对未来的研究方向进行了探讨和展望。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李明 杨凯 王军 杜文凯
连续采集多帧视频图像,利用帧间滤波法建立背景图像,并通过改进背景差分算法尽可能地提取完整的目标轮廓,并用链表法表示轮廓特征。提取目标轮廓的HOG特征,通过SVM分类器进行分类,研究分析不同的人体异常行为。该方法可以有效识别出快速移动、弯腰行走、跌倒、跳跃、长时间停留等异常行为。
关键词：
异常检测 行为分析 HOG特征 图像处理
文献操作()
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