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摘要
本发明公开了一种基于自适应集成随机模糊分类的异常检测方法。所述方法包括以下步骤：采用平衡下采样方法,对数据块进行多次随机下采样,生成多个随机采样子集；采用基于规则的自组织模糊逻辑分类方法,通过对随机采样子集进行学习,建立起模糊逻辑规则以形成多个随机模糊分类组件,并采样加权投票机制进行输出；采用动态加权算法与随机模糊分类组件结合,根据随机模糊分类组件的分类性能赋予权重,并实现组件权重的迭代更新；通过事先设定的阈值,来动态的实现随机模糊分类组件的增减,最终形成自适应的集成随机模糊分类模型；集成随机模糊分类模型采用加权投票机制将最终的预测结果进行输出。本发明提升了模型在处理异常检测问题的效率。
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