【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2016年第0卷第1期 301-304页,共4页

【作 者】： 钱晓军 ; 范冬萍 ; 吉根林

【摘 要】 对大型物联网环境下的差异数据库中的故障数据进行准确检测时。由于大型物联网环境下差异数据库受到环境状况和数据质量的影响，造成故障数据挖掘时数据特征描述不准确。传统的算法在故障数据挖掘过程中，由于受到不准确特征的影响，无法准确划分故障数据与非故障数据的邻域，导致挖掘准确率降低。提出采用离群点算法的大型物联网环境下的差异数据库中的故障数据挖掘方法。将差异数据库中的数据属性分为故障属性和非故障属性．用故障属性计算故障邻域。用非故障属性确定数据的故障离群度，对差异数据库中的所有的数据的故障离群程度进行计算，并进行降序排列，从而完成故障数据的挖掘。实验结果表明，利用改进算法进行差异数据库中的故障数据挖掘，能够有效提高挖掘的准确率．降低挖掘耗时。