导读:本文包含了异常数据论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:异常,数据,倾斜仪,方差,神经网络,向量,霉菌。
异常数据论文文献综述
马孝宗[1]（2019）在《基于Pandas定位信息系统中的异常数据》一文中研究指出在高度自动化的工业企业中,开发了许多信息系统以收集生产相关数据,信息系统中的部分数据依赖于人工选择或录入,无法避免异常数据的出现。从大量数据中定位错误数据的过程往往占用统计人员大量的时间,严重影响数据分析的及时性、准确性。基于Pandas定位信息系统中的异常数据进行了分析研究。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2019年12期）
张婷,姚仿秋[2]（2019）在《基于异常网络流监控系统的大数据解决方法》一文中研究指出随着计算机网络规模的增加,越来越多的计算机信息需要面对,存在的安全问题也慢慢凸显出来,特别是异常流对计算机性能的影响日益严重,如何选择流量特征成为一个难题。传统的基于端口、协议解析的网络监控系统越来越不能对异常网络流进行有效监控,而机器学习算法已经成为异常网络流监控的研究热点。本文在分析网络流特征的基础上,(本文来源于《电子世界》期刊2019年23期）
贺勇,薛盖超,畅广辉,张江南,周冰[3]（2019）在《基于分布式实时计算框架的电能量数据异常特征提取在线预警系统》一文中研究指出为了更好地适应智能电网的发展,研究基于海量数据的高级应用和预警系统变得十分迫切。现以分布式实时计算框架为基础,研究和设计了电能量数据异常特征提取在线预警系统,能实时监控和检测异常数据,为我国电网数据智能化发展提供参考。(本文来源于《机电信息》期刊2019年35期）
王平[4]（2019）在《计量自动化系统数据定位配电网线损异常方法》一文中研究指出随着电力系统规模的扩大和发展,配电网结构也越来越复杂,这就增加了配电网线损管理的难度。计量自动化系统数据定位技术的应用能够有效地提高配电网线损管理的效率,及时发现配网线损异常,为配电网系统的安全稳定提供帮助。(本文来源于《技术与市场》期刊2019年12期）
权博斐[5]（2019）在《十堰地震台柳林沟水管仪2018年5月数据异常事件核实分析》一文中研究指出十堰地震台柳林沟水管倾斜仪NS分量2018年5月出现数据突跳,为确定异常性质及产生原因,从观测洞室环境、仪器观测系统、气象数据、环境干扰等进行调查,最终判定本次异常为观测仪器内部生长霉菌所致。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年34期）
万莹,张炎欣[6]（2019）在《基于概率神经网络的异常交易数据检测研究》一文中研究指出在"互联网+物联网"发展的时代,同时迎来了大数据的发展。面对海量数据的管理、分析,人工的处理方法已经难以适用了。大数据中潜在的价值和潜在风险将很难通过传统方法去挖掘或检测。本文分析了电子交易数据中存在的问题,常见的异常交易数据类型及检测方法,最后针对特定的场景提出了使用改进的概率神经网络检测方法,并对其原理和过程进行了介绍,旨在为异常交易记录检测方法提供思路。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年11期）
孙立斌[7]（2019）在《关于eMMC防数据异常的方案研究和实现方法》一文中研究指出本文在开发一个智能产品项目过程中遇到过问题,在AC上下电压力测试时会造成系统关键区域数据错误,本文主要介绍此类问题的一种解决方案和实现方法。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年23期）
黄志恒[8]（2019）在《计量检测中异常数据剔除的有效方法》一文中研究指出在计量检测工作中,计量检测数据的精准性直接决定了计量检测工作的质量,对于后续工作的开展更有着重要影响意义。在计量检测过程中,往往会产生大量的计量检测数据,并且会存在一定的异常数据,对于异常数据的剔除是计量检测工作的重点工作之一。本文对计量检测数据中异常数据出现的原因进行分析,提出异常计量检测数据的剔除方式,推动计量检测行业发展。(本文来源于《科技风》期刊2019年33期）
杨茂,杨春霖,杨琼琼,苏欣[9]（2019）在《计及风向信息的风电功率异常数据识别研究》一文中研究指出针对目前风电功率异常数据识别的算法复杂繁琐且识别效果不理想,算法通用性差,对复杂多变的风电功率数据难以有效甄别等问题,依据实测风速功率数据中异常数据来源的特征提出一种不同风向上的不同风速区间内异常数据的识别方法。该算法基于不同风向上不同风速区间的组内最优方差来识别其相应的异常数据,最后经归类整理后识别出机组全部的异常数据。研究结果表明该算法可有效识别风电异常数据。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年11期）
刘川琴,李发,谢庆,裴红云,陈俊[10]（2019）在《安徽省前兆数据异常跟踪深入分析研究》一文中研究指出通过梳理安徽省内2014—2017年观测系统、人为干扰等6类数据异常事件,形成背景值数据库,借此深入剖析事件的变化特征,综合研究得出:(1)时间变化显示,安徽省内各类异常事件条目大体呈逐年增多的趋势;(2)学科特征显示,地电、地磁、形变、流体观测异常事件均以某类事件为主,具有一定的学科特征;(3)空间分布显示,各类异常事件呈随机性分布,不具有明显的区域特征;(4)各类事件均形成以影响因素、变化形态为主要指标的特征库,已作为安徽省内跟踪分析工作的重要判定依据。这些研究成果不仅为安徽地区的前兆异常判定和趋势预测提供一定的科学依据,也为安徽前兆仪器运维工作提供了方法指导。(本文来源于《国际地震动态》期刊2019年11期）
异常数据论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着计算机网络规模的增加,越来越多的计算机信息需要面对,存在的安全问题也慢慢凸显出来,特别是异常流对计算机性能的影响日益严重,如何选择流量特征成为一个难题。传统的基于端口、协议解析的网络监控系统越来越不能对异常网络流进行有效监控,而机器学习算法已经成为异常网络流监控的研究热点。本文在分析网络流特征的基础上,
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
异常数据论文参考文献
[1].马孝宗.基于Pandas定位信息系统中的异常数据[J].电脑编程技巧与维护.2019
[2].张婷,姚仿秋.基于异常网络流监控系统的大数据解决方法[J].电子世界.2019
[3].贺勇,薛盖超,畅广辉,张江南,周冰.基于分布式实时计算框架的电能量数据异常特征提取在线预警系统[J].机电信息.2019
[4].王平.计量自动化系统数据定位配电网线损异常方法[J].技术与市场.2019
[5].权博斐.十堰地震台柳林沟水管仪2018年5月数据异常事件核实分析[J].科技创新与应用.2019
[6].万莹,张炎欣.基于概率神经网络的异常交易数据检测研究[J].通讯世界.2019
[7].孙立斌.关于eMMC防数据异常的方案研究和实现方法[J].电子技术与软件工程.2019
[8].黄志恒.计量检测中异常数据剔除的有效方法[J].科技风.2019
[9].杨茂,杨春霖,杨琼琼,苏欣.计及风向信息的风电功率异常数据识别研究[J].太阳能学报.2019
[10].刘川琴,李发,谢庆,裴红云,陈俊.安徽省前兆数据异常跟踪深入分析研究[J].国际地震动态.2019
论文知识图
