基于地统计学的空间离群点检测算法的研究

发布时间：2017-10-17 21:00

  本文关键词：基于地统计学的空间离群点检测算法的研究

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【摘要】：针对传统空间离群点检测算法构建邻域时参数选择困难、处理高维数据的时间复杂度较高等问题,提出了一种基于地统计学的空间离群点检测算法。该算法将空间自相关理论引入空间离群检测中,首先利用3σ规则识别全局离群点,然后利用Delaunay三角网构建空间邻域,将邻域节点均值代替全局离群点,最后使用局部Moran’I作为空间异常的度量方法。仿真结果表明,该方法不需要选择参数,鲁棒性较强、检测率较高、误警率较低。
【作者单位】： 徐州医科大学医学信息学院;中国矿业大学环境与测绘学院;中国电信股份有限公司徐州分公司;中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院;
【关键词】： 地统计学 空间离群点 Delaunay三角网 局部Moran’I
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划资助项目(2011BAC08B03) 江苏省煤基CO2捕集与地质储存重点实验室(中国矿业大学)开放基金资助项目(2015A01) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(SZBF2011-6-B35)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 南京210007)随着传感器技术、空间信息技术的飞速发展,积累了海量的空间数据。空间数据的异常检测逐渐成为空间数据挖掘的研究热点。空间异常检测旨在海量空间数据中发现偏离普通模式的小部分数据,这些数据有可能隐藏着地理现象发展的潜在规律。目前空间异常检测在地质灾害监

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本文编号：1051006