文献类型：期刊文章

作　　者：陈玉明[1] 吴克寿[1] 李向军[1,2]

机构地区：[1]厦门理工学院计算机科学与技术系,福建厦门361024 [2]南昌大学计算机科学与技术系,南昌330031

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学青年基金项目(61103246)

年　　份：2013

卷　　号：28

期　　号：6

起止页码：867-872

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20132816484096)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：信息熵是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一,已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用信息熵度量不确定性数据进行异常数据挖掘的研究报道较少.鉴于此,在引入信息熵概念的基础上,定义基于信息熵的异常度来度量数据之间的异常程度,并提出基于信息熵的异常数据挖掘算法,该算法可有效进行异常数据的挖掘.理论分析与实验结果表明,所提出算法是有效可行的.

关 键 词：粗糙集 粒计算 异常数据挖掘 信息熵

分 类 号：TP181]