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基于信息熵的相对离群点的检测方法：ENBROD于绍越;商琳【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2008(44)2【摘要】提出一种检测离散属性数据集中相对离群点的算法.目前已有的关于离群点的检测方法大多关注连续属性的数据集,由于离散属性值之间并没有类似于连续属性值之间那样固有的距离度量关系,故不能简单的把用于连续属性数据集的检测算法应用到离散属性数据集中来.本文首先引入了一种新的信息熵增量的概念——去一划分信息熵增量,通过形式化分析得到了其性质.然后,在去一划分信息熵增量的基础上,给出了每个对象所对应的相对离点群因子(ROF)的定义.每个对象的ROF是相对的,因为其只取决于这一对象的邻域.接着,提出了ENBROD算法来实现对ROF 的计算.最后,通过实验说明当邻域大小较小时,ENBROD算法可以找到已存在的方法所找不到的相对离群点;而当邻域的大小足够大时,ENBROD算法寻找全局离群点的能力也与其他的一些离群点检测算法的能力相近.【总页数】7页(P212-218)【关键词】离群点;离散属性;信息熵【作者】于绍越;商琳【作者单位】南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系,南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于Voronoi和信息熵的空间离群样点检测 [J], 王妍;潘瑜春;王慧2.基于局部信息熵的加权子空间离群点检测算法 [J], 倪巍伟;陈耿;陆介平;吴英杰;孙志挥3.动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法 [J], 孙浩;何晓红4.基于信息熵加权的局部离群点检测算法 [J], 包小兵;翟素兰;程兰兰5.ERDOF:基于相对熵权密度离群因子的离群点检测算法 [J], 张忠平;刘伟雄;张玉停;邓禹;魏棉鑫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于熵值法的评教模型
熵值法是一种基于信息论和混沌理论的评价技术，它可以从不同难度和变化性的判断中提取出有深度和客观性的体系性分析。
熵值法评价教学模式，其目标是从多维角度准确地衡量出各种教学模式的优劣，以建立一个客观的教学评价体系。
熵值法的基本思想是将教学模式的应用程度视为优劣程序，建立一个教育动态系统，并对教育动态的变化进行定量的评估。
评估的具体内容可以是学习效果、有效性、效能、可操作秩序和定式化等一系列指标。
熵值法可以通过评估基于教育活动变化过程的每个维度来测量教学模式的程度，以最大程度发挥教学模式的效果。
熵值法对教学模式的评价结果，具有诸多优势，包括准确、合理、客观等。
另外，熵值法能够将数据和实证收集等常规手段相结合，可以有效地满足不同行业不同教学评价需求，以最大限度地提高评价的准确性。
总之，熵值法可以有效地帮助教育者有效地评估教学模式的优劣，并采取必要的改进措施，以提升教学效果。
现代电子技术Modern Electronics TechniqueMay 2024Vol. 47 No. 102024年5月15日第47卷第10期0 引 言计算机网络中，网络流量、用户行为、社交网络等数据呈现出高维度的特性[1]，这些数据中可能隐藏着重要的信息和模式。
离群点是数据集中与其他数据点显著不同的观测值[2⁃4]，也可能是异常事件、恶意行为或重要机会的指示器，因此，准确、高效地检测离群点对于网络安全、数据分析和决策支持等方面具有重要意义。
例DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.10.017引用格式：谭印，苏雯洁.基于局部信息熵的计算机网络高维数据离群点检测系统[J].现代电子技术，2024，47（10）：91⁃95.基于局部信息熵的计算机网络高维数据离群点检测系统谭 印， 苏雯洁（桂林电子科技大学， 广西 北海 536000）摘 要： 通过离群点检测可以及时发现计算机网络中的异常，从而为风险预警和控制提供重要线索。
为此，设计一种基于局部信息熵的计算机网络高维数据离群点检测系统。
在高维数据采集模块中，利用Wireshark 工具采集计算机网络原始高维数据包；并在高维数据存储模块中建立MySQL 数据库、Zooleeper 数据库与Redis 数据库，用于存储采集的高维数据包。
在高维数据离群点检测模块中，通过微聚类划分算法划分存储的高维数据包，得到数个微聚类；然后计算各微聚类的局部信息熵，确定各微聚类内是否存在离群点；再依据偏离度挖掘微聚类内的离群点；最后，利用高维数据可视化模块呈现离群点检测结果。
实验证明：所设计系统不仅可以有效采集计算机网络高维数据并划分计算机网络高维数据，还能够有效检测高维数据离群点，且离群点检测效率较快。
关键词： 计算机网络； 高维数据； 离群点检测； 局部信息熵； Wireshark 工具； 微聚类划分中图分类号： TN919.1⁃34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）10⁃0091⁃05A computer network high⁃dimensional data outlier detection system based onlocal information entropyTAN Yin, SU Wenjie(Guilin University of Electronic Technology, Beihai 536000, China)Abstract ： The anomalies in computer networks can be detected in a timely manner by means of outlier detection, so as to provide important clues for risk warning and control. On this basis, a computer network high⁃dimensional data outlier detection system based on local information entropy is designed. In the high⁃dimensional data collection module, Wireshark tool is used to collect raw high⁃dimensional data packets from computer networks. The high⁃dimensional data storage module is established by means of MySQL database, Zooleeper database, and Redis database to store the collected high⁃dimensional data packets. In thehigh ⁃dimensional data outlier detection module, the stored high ⁃dimensional data packets are divided by means of micro clustering partitioning algorithm to obtain several micro clusters. The local information entropy of each micro cluster is calculated to determine whether there are outliers within each micro cluster, and outliers within micro clustering are mined based on thedegree of deviation. The high⁃dimensional data visualization module is used to present outlier detection results. The experimental results show that the system can not only effectively collect high ⁃dimensional data from computer networks and partition them,but also effectively detect outliers in high⁃dimensional data, and the efficiency of outlier detection is fast.Keywords ： computer network; high dimensional data; outlier detection; local information entropy; Wireshark tool;microclustering division收稿日期：2024⁃01⁃24 修回日期：2024⁃03⁃01基金项目：广西科技重点研发计划：基于区块链及大数据的跨境金融服务平台的研发与应用（2023AB01400）91现代电子技术2024年第47卷如，在网络安全领域，检测异常流量可以识别网络攻击和病毒传播；在用户行为分析中，检测异常行为有助于理解用户需求和市场趋势；在社交网络中，检测离群点可以发现关键人物和群体，为社交媒体分析和舆情监控提供支持。
简述离群点检测方法，以及各个方法的优缺点概述说明1. 引言1.1 概述离群点检测是一种数据分析的方法，它旨在识别样本中的异常值。
这些异常值通常与其余的数据点有明显不同的特征或行为。
离群点检测可以应用于各个领域，如金融欺诈检测、网络入侵检测、医学异常检测等。
1.2 文章结构本文将介绍几种常用的离群点检测方法，并对它们的优缺点进行比较。
首先，第二节将详细阐述各种离群点检测方法的原理和过程。
接下来，在第三节和第四节中，我们将分别讨论方法一和方法二的优缺点。
最后，在结论部分，我们将总结各个方法的适用场景和限制。
1.3 目的本文的目标是帮助读者了解不同离群点检测方法之间的差异，并通过对比它们的优缺点来选择合适的方法。
这将有助于研究人员和从业者在实际应用中更好地解决离群点问题，提高数据质量和决策准确性。
2. 离群点检测方法离群点检测是数据挖掘和异常检测领域的一个重要任务，它旨在发现与其他数据点不一致的异常观测值。
在本节中，我们将介绍几种常见的离群点检测方法。
2.1 孤立森林算法（Isolation Forest）孤立森林算法是一种基于树的离群点检测方法。
该方法通过随机选择特征和随机划分来构建一些孤立树，并利用路径长度度量样本的异常值程度。
相比于传统基于距离的方法，孤立森林在处理高维数据上效果更好，并且能够有效地应对大规模数据集。
优点：- 可以有效地处理大规模数据集；- 在处理高维数据时表现较好；- 不受数据分布影响。
缺点：- 对于较小的样本集效果可能不如其他算法；- 对噪声敏感。
2.2 K均值算法（K-means）K均值算法是一种常用的聚类算法，但也可以用于离群点检测。
该方法通过将观测值归类到最近的质心，并计算每个观测值与其所属簇的平均距离，来确定是否为离群点。
如果观测值的平均距离超过了给定的阈值，就将其标记为离群点。
优点：- 简单且易于实现；- 对于有着明显聚类结构的数据集有效。
缺点：- 对初始质心的选择敏感；- 对噪声和孤立样本敏感；- 对数据分布不均匀的情况效果较差。
利用最大熵和几何条件进行兴趣点匹配
Jiang.,Z;赵吉先
【期刊名称】《华东地质学院学报》
【年(卷),期】1993(016)003
【摘要】自动数字相关的一个问题是可靠性。
本文描述的方法可以用来解决这个
问题。
首先,利用自动确定最大熵方法探测到兴趣点;然后为了匹配这些点,利用共面条件来确定共轭点的近似位置,并且利用灰度变化的趋势和信噪比;最后利用几何条
件来剔除假共轭点。
本文讨论了若干象对的实验结果,并对进一步研究提出了建议。
【总页数】6页(P235-240)
【作者】Jiang.,Z;赵吉先
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】P23
【相关文献】
1.利用EXCEL对平面控制网几何条件进行质量检查 [J], 姚辉;陈夙颖;刘蓉国
2.利用尺度空间下特征点进行匹配的电子稳像方法 [J], 王雪静;王小鹏;闫建伟;魏
冲冲
3.基于相似度计算的室内兴趣点匹配方法 [J], 张寅宝;张威巍
4.基于焊缝兴趣点的多尺度形状描述符模板匹配算法 [J], 陈海永;曹军旗;任亚非;
刘卫朋
5.内容增强与时间匹配的兴趣点推荐方法 [J], 陈炯;张虎
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“一核、四层、四翼”的高考数学科综合评价模型的实证研究——基于熵权优劣距离法摘要：近年来，高考数学科综合评价模型在国内教育领域得到广泛关注。
本文基于熵权优劣距离法，建立了一种新的高考数学科综合评价模型，即“一核、四层、四翼”模型。
通过实证研究，我们发现该模型能够更准确和全面地评价高中生的数学能力，为教育改革提供参考。
一、引言高考数学科综合评价模型的研究对于学生培养和教学改革具有重要意义。
传统评价模型主要基于学科知识的掌握情况，忽略了学生在解决实际问题和创新思维方面的能力。
本文旨在建立一种更全面评价高中生数学能力的模型，为学校提供更准确的教育改革方案。
二、“一核、四层、四翼”模型的构建1. 一核：一核是指数学核心知识的掌握情况，包括基本概念、公式运用、定理证明等。
通过考察学生对核心知识的理解和应用能力，来评价其数学基础。
2. 四层：四层是指数学思维的层次，包括记忆层、应用层、创新层和综合层。
通过分层次评价学生在解决问题和思维创新方面的能力。
3. 四翼：四翼是指数学知识与其他学科的融合能力，包括数学与物理、化学、经济、计算机等学科的联系。
通过考察学生在不同学科之间的综合运用能力，提高数学的实际应用价值。
三、熵权优劣距离法的应用熵权优劣距离法是一种综合评价方法，能够量化各指标之间的重要性和差异程度。
本文将该方法应用于“一核、四层、四翼”模型的构建中，以得出综合评价结果。
四、实证研究本文以某高中学期末数学考试的成绩为基础，收集了300名学生的数据。
首先，通过调查问卷、个别访谈等方式，获取了学生的基本信息和学习情况。
然后，使用熵权优劣距离法，计算了各指标的权重和学生的综合得分。
最后，与传统评价模型进行对比分析。
五、结果分析实证研究结果表明，“一核、四层、四翼”模型能够更全面和客观地评价学生的数学能力。
与传统模型相比，该模型能够更准确地反映学生在数学核心知识掌握、解决问题和创新思维方面的能力。
同时，该模型能够提高数学知识与其他学科的融合能力，培养学生跨学科应用能力。
熵值法及其在综合评价中的应用熵值法是一种多指标综合评价方法，广泛应用于各个领域中的综合评价问题。
熵值法的基本原理是通过计算指标的熵值，来确定各个指标的权重，进而进行综合评价。
本文将介绍熵值法的基本步骤及其在综合评价中的应用。
熵值法的基本步骤如下：1.确定评价指标：根据评价对象的特点以及研究目的，选择一组能够全面反映评价对象性质和特征的指标。
这些指标可以是定性指标或定量指标。
2.数据标准化：将各个指标的观测数据进行标准化处理，以便统一各个指标的单位和量纲。
常用的标准化方法有线性变换法和极差标准化法等。
3.计算熵值：根据各个指标的标准化值，计算每个指标的信息熵，熵值越大表示不确定性越大。
4.计算权重：根据各个指标的熵值，计算每个指标所占的权重。
通常采用熵值法中的相对熵来计算权重。
5.综合评价：将各个指标的标准化值乘以其对应的权重，然后对各个指标的综合得分进行加权求和，得到综合评价结果。
熵值法的应用非常广泛，以下是几个常见的应用领域：1.经济评价：熵值法可以用于评价不同行业或企业的经济效益，如产业竞争力评价、企业综合实力评价等。
通过计算各个指标的熵值和权重，可以得到不同行业或企业的综合评价结果，进而指导决策和发展。
2.环境评价：熵值法可以用于评价不同环境指标的重要性和贡献度，如水质评价、空气质量评价等。
通过计算指标的熵值和权重，可以确定不同指标在环境评价中的权重，以便进行环境管理和保护。
3.教育评价：熵值法可以用于评价学校或教育机构的教学质量和综合实力。
通过计算不同指标的熵值和权重，可以得到学校的综合评价结果，有助于提高教育质量和管理水平。
4.城市评价：熵值法可以用于评价城市的综合发展水平和竞争力，如城市可持续发展评价、城市创新力评价等。
通过计算不同指标的熵值和权重，可以得到城市的综合评价结果，以便指导城市规划和发展战略。
总之，熵值法是一种简单明了且有效的综合评价方法，在不同领域中得到了广泛应用。
通过计算熵值和权重，可以确定各个指标在综合评价中的重要性，为决策提供参考和依据。
基于熵度量的空间邻域离群点查找
空间邻域离群点查找技术是在分析数据中发现离群点的重要技术，它是空间结构分析的重要组成部分。
空间邻域离群点查找的算法旨在确定基于某种距离度量标准的空间离群点。
基于熵度量的空间邻域离群点查找（Entropy-Based Spatial Outlier Detection）方法作为一种新型空间离群点查找算法，旨在从离群依据的角度检测空间离群点。
具体而言，基于熵度量的空间邻域离群点查找方法的基本思想是：通过计算各点的邻域熵来检测空间离群点，即所有位于邻域中的点的距离的变化情况，根据变化程度的不同，将其分为不同的类别，并从不同类别中检测离群点。
目前，基于熵度量的空间邻域离群点查找方法不仅应用于检测空间离群点，还可用于工程领域，包括军事分析、异常交易检测、系统控制等。
基于熵度量的空间邻域离群点查找的步骤如下：
（1）设置参数。
包括距离参数、权重参数等。
（2）确定邻域熵参数。
根据参数和距离计算出每个点的邻域熵。
（3）离群点确定. 首先利用熵值进行类别划分，然后根据划分的类别进行离群点查找。
（4）验证及解释离群点。
对检测出来的离群点进行实践验证，并对空间离群点及其引起的误差等进行初步解释。
总之，基于熵度量的空间邻域离群点查找是分析、检测空间离群点的有效方法，它可以有效地检测出空间离群点，有助于理解和解释数据空间分布特征，更好的挖掘数据信息和知识。
