Locality-Based Visual Outlier Detection Algorithm for Time Series
المؤلفون المشاركون
Li, Zhihua
Li, Ziyuan
Yu, Ning
Wen, Steven
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Physiological theories indicate that the deepest impression for time series data with respect to the human visual system is its extreme value.
Based on this principle, by researching the strategies of extreme-point-based hierarchy segmentation, the hierarchy-segmentation-based data extraction method for time series, and the ideas of locality outlier, a novel outlier detection model and method for time series are proposed.
The presented algorithm intuitively labels an outlier factor to each subsequence in time series such that the visual outlier detection gets relatively direct.
The experimental results demonstrate the average advantage of the developed method over the compared methods and the efficient data reduction capability for time series, which indicates the promising performance of the proposed method and its practical application value.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Zhihua& Li, Ziyuan& Yu, Ning& Wen, Steven. 2017. Locality-Based Visual Outlier Detection Algorithm for Time Series. Security and Communication Networks،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202775
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Zhihua…[et al.]. Locality-Based Visual Outlier Detection Algorithm for Time Series. Security and Communication Networks No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202775
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Zhihua& Li, Ziyuan& Yu, Ning& Wen, Steven. Locality-Based Visual Outlier Detection Algorithm for Time Series. Security and Communication Networks. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202775
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202775
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر