异常识别

我们提出一种基于运动模式的异常行为检测方法。我们提取时空描述符并建立稀疏主题模型，以获取视频的典型运动模式。通过分析重构精度和运动模式组成，我们可以检测视频中的异常行为。

这个项目是我个人的实践成果，答辩评分高达90分，并且所有代码都经过了充分的调试和测试，保证可以稳定运行。适合计算机、通信、人工智能和自动化等专业的学生、教师和从业者下载使用。可用于期末课程设计、课程大作业或毕业设计，具有很高的学习和参考价值。技术熟练的用户可以基于此项目进行修改和调整，以满足不同的需求。欢迎下载使用，也欢迎交流和学习，共同进步！

Gibbs 抽样法可识别汇率可加异常值。经实证研究，我国人民币对美元汇率月度数据中存在可加异常值。

针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题，提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先，采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场，并进行时空滤波处理；然后，提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息；接着，将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道，构建运动显著图；最后，设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析，识别异常行为。

股票数据中存在文字描述，数据量较大且格式不一，因此编写案例代码成为学习的最佳途径。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

异常检测是数据和机器学习中不可忽视的一部分，是在大量时序数据或高维数据时，了解和使用合适的检测方法重要。如果你对这个话题感兴趣，以下这些资源都挺不错的，你更好地理解和实现异常检测。 异常入侵检测技术探究这篇文章通过深入不同的入侵检测方法，你理解网络安全中的异常行为探测。点击查看。 对于时序数据的异常检测，pyculiarity是一个有用的工具，它支持各种时序数据的异常检测和可视化，你可以在这篇文章中找到详细的使用指南：点击查看。 如果你用的是 Matlab，可以试试iForest的异常检测代码。它是基于孤立森林算法，适用于大数据集的异常检测，下载链接：点击查看。 除了这些，还有多与异常检测相关

基于 Spark 的并行 K-means 聚类，挺适合用来识别电力系统里那些“看起来不太对劲”的数据。原理不复杂，说白了就是拿负荷曲线来做聚类，看哪些数据落在奇怪的位置上。用的是 Spark 的并行能力，大数据集比 MapReduce 灵活多了，尤其是迭代多的时候，效率高不少。 电力系统的数据那叫一个多又杂，尤其是做状态估计的时候，不干净的数据会直接影响计算结果。用 K-means 来分类，再结合 Spark 跑并行任务，速度还挺快的，实验用的还是 EUNITE 的真实负荷数据，实战味道足。 这个方法最妙的地方是：能跑得快，跑得稳，还能跑在集群上。尤其适合那种数据量上亿、每天都在变的系统。要是

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。

异常检测方法可以基于多种不同的方法进行分类：包括统计学方法、距离度量方法、偏差检测方法和密度估计方法。这些方法在处理高维数据时也有各自的应用场景。