计算机工程与科学

作者：武培成, 赵旭俊, 靳黎忠

单位：太原科技大学计算机科学与技术学院，山西 太原 030024

关键词：异常检测,流数据,核密度估计,网格密度积叠,

基金：国家自然科学基金(61572343，U1931209)；山西省应用基础研究计划(20210302123223，202103021224275)

多数的流数据异常检测算法采用滑动的单一窗口模型，这会导致大量数据点进行重复计算，异常点也会受到滑动窗口中近邻更替的干扰，进而影响异常检测算法的准确性。为解决上述问题，提出了联合窗口模型，采用若干无重叠的窗口作为异常点的检测范围。在此模型上，提出了基于网格密度积叠的异常检测算法，首先，优化了核密度估计函数用于数据点局部密度的计算；其次，提出网格密度积叠操作，用于异常网格的度量。在异常网格中，通过计算数据点的异常分数来确定最终异常数据。为了提高算法效率，提出一种自适应剪枝策略，剪枝一些异常点不可能出现的区域。实验结果表明，该算法同现有的数据流异常检测算法相比，在效率和准确性2个方面体现出较强的优势。

来源：2025年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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