排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
NLOF:一种新的基于密度的局部离群点检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于密度的局部离群点检测算法(LOF)的时间复杂度较高且不适用于大规模数据集和高维数据集的离群点检测。通过对LOF算法的分析,提出了一种新的局部离群点检测算法NLOF,该算法的主要思想如下:在数据对象邻域查询过程中,尽可能地利用已知信息优化邻近对象的邻域查询操作,有关邻域的计算查找都采用这种思想。首先通过聚类算法DBSCAN对数据集进行预处理,得到初步的异常数据集。然后利用LOF算法中计算局部异常因子的方法计算初步异常数据集中对象的局部异常程度。在计算数据对象的局部异常因子的过程中,引入去一划分信息熵增量,用去一划分信息熵差确定属性的权重,対属性的权值做具体的量化,在计算各对象之间的距离时采用加权距离。 在真实数据集上 对NLOF算法进行了充分的验证。结果显示,该算法能够提高离群点检测的精度,降低时间复杂度,实现有效的局部离群点的检测。 相似文献
2.
在语音合成技术的研究中,情感语音合成是当前研究的热点.在众多研究因素中,建立恰当的韵律模型和选取好的韵律参数是研究的关键,它们描述的正确与否,直接影响到情感语音合成的输出效果.为了攻克提高情感语音自然度这一难点,对影响情感语音合成技术韵律参数进行了分析,建立了基于关联规则的情感语音韵律基频模型.本文通过研究关联规则、改进数据挖掘Apriori算法并由此来获得韵律参数中基频变化规则,并为情感语音合成的选音提供指导和帮助. 相似文献
1
