计算机学院 毕业论文
本科毕业设计(论文)
BP神经网络的异常点检测应用可行性研究
学 院 计算机学院 专 业 软件工程 年级班别 2006级(4)班 学 号 3106007039 学生姓名 蔡东赟 指导教师 王丽娟
2010年 5 月
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摘 要
异常点数据是指数据集中与众不同数据。这部分数据的量小,但是对于我们的日常生产生活的影响极大。因此,异常点检测被广泛应用于网络入侵检测,金融保险,天气预报以及新药研制等领域。相对于大量的正常数据挖掘而言,异常点检测被称作小模式数据挖掘。BP算法是一种常用的数据挖掘算法。但是BP算法进行实际数据的异常点数据挖掘过程中存在:实际数据的维数较高,存在冗余特征的干扰,以及在高维特征下,数据量不充分的问题。因此,本文分析BP神经网络处理各种数据的情况,并得到以下结果。(1)BP神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据;但是(2)特征相似性较大的数据集,难以分离判断;(3)正常数据不充分或者不具有代表性,因此正常数据类学习不充分,从而导致异常无法判断。针对以上问题,本文提出了以下的改进措施:(1)BP算法前进行特征约简(映射)从中选取有益于异常检测的特征(2)多神经网络融合,不同神经网络识别不同的特征,相互取长补短,融合后得到最终的结果。
关键字:异常,BP,异常点检测,神经网络
注:本设计(论文)题目来源于教师的国家级(或部级、省级、厅级、市级、校级、企业)科研项目,项目编号为: 。
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