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基于粒子群優(yōu)化算法的屬性異常檢測算法

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　　提出一種新的基于粒子群優(yōu)化算法的屬性異常檢測算法。該算法利用粒子群優(yōu)化算法簡單、尋優(yōu)速度快的優(yōu)點檢測屬性異常，在粒子群尋找最優(yōu)值的過程中發(fā)現(xiàn)可能是屬性異常的數(shù)據(jù)，并采用0-measure適應(yīng)度評估屬性異常，算法的時間復(fù)雜度是多項式級的。與全搜索檢測算法相比，大幅減少了搜索范圍；同時，與完全隨機算法相比，采用啟發(fā)式搜索規(guī)則，提高了查全率及查準率。實驗結(jié)果表明，粒子群檢測算法不僅執(zhí)行效率高，而且保持了較高的查全率與查準率。
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