计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
Computer Engineering and Science
2015年
9期
1756-1760
,共5页
数据中心%机器学习%数据异常检测%条件随机场模型
數據中心%機器學習%數據異常檢測%條件隨機場模型
수거중심%궤기학습%수거이상검측%조건수궤장모형
data center%machine learning%detection of abnormal data%conditional randomfieldsmodel
企业数据中心作为辅助决策的重要工具,保证其数据的及时性、准确性和科学性是最基本的要求和最核心的原则.对于数据异常的情况,若仅依靠人为的经验在海量数据中进行判断是很困难的,也是不科学且低效的.针对企业购销存数据的准确性问题,研究了基于机器学习的数据异常检测算法.由于购销存数据是由一组相对固定的数据项组成,可以看作是一个结构化数据序列,因此选择了解决结构化序列预测问题最为有效的条件随机场模型CRFs.通过对大量历史数据进行学习,分析出数据的自身规律以及关联关系,使计算机具备自动检测异常的能力.实验结果表明了该算法的有效性.
企業數據中心作為輔助決策的重要工具,保證其數據的及時性、準確性和科學性是最基本的要求和最覈心的原則.對于數據異常的情況,若僅依靠人為的經驗在海量數據中進行判斷是很睏難的,也是不科學且低效的.針對企業購銷存數據的準確性問題,研究瞭基于機器學習的數據異常檢測算法.由于購銷存數據是由一組相對固定的數據項組成,可以看作是一箇結構化數據序列,因此選擇瞭解決結構化序列預測問題最為有效的條件隨機場模型CRFs.通過對大量歷史數據進行學習,分析齣數據的自身規律以及關聯關繫,使計算機具備自動檢測異常的能力.實驗結果錶明瞭該算法的有效性.
기업수거중심작위보조결책적중요공구,보증기수거적급시성、준학성화과학성시최기본적요구화최핵심적원칙.대우수거이상적정황,약부의고인위적경험재해량수거중진행판단시흔곤난적,야시불과학차저효적.침대기업구소존수거적준학성문제,연구료기우궤기학습적수거이상검측산법.유우구소존수거시유일조상대고정적수거항조성,가이간작시일개결구화수거서렬,인차선택료해결결구화서렬예측문제최위유효적조건수궤장모형CRFs.통과대대량역사수거진행학습,분석출수거적자신규률이급관련관계,사계산궤구비자동검측이상적능력.실험결과표명료해산법적유효성.
