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【2h】

Anomaly Detection Using Local Kernel Density Estimation and Context-Based Regression

机译：异常检测使用本地内核密度估计和基于上下文的回归

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作者
Weiming Hu; Jun Gao; Bing Li; Ou Wu; Junping Du; Stephen Maybank;
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年度 2020
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1. Anomaly Detection Using Local Kernel Density Estimation and Context-Based Regression [J] . IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering . 2020,第2期

机译：使用局部核密度估计和基于上下文的回归进行异常检测
2. Layer-constrained variational autoencoding kernel density estimation model for anomaly detection [J] . Lv Peng, Yu Yanwei, Fan Yangyang, Knowledge-Based Systems . 2020,第May21期

机译：异常检测的层约束变分别自动尺寸核密度估计模型
3. Layer-constrained variational autoencoding kernel density estimation model for anomaly detection [J] . Continental Shelf Research: A Companion Journal to Deep-Sea Research and Progress in Oceanography . 2020,第期

机译：异常检测的层约束变分别自动尺寸核密度估计模型
4. Probability Density Estimation Based on Nonparametric Local Kernel Regression [C] . Min Han, Zhi-ping Liang ISNN 2010;International symposium on neural networks . 2010

机译：基于非参数局部核回归的概率密度估计
5. Adaptive Smoothing Parameter in Kernel Density Estimation and Parameter Estimation in Normal Mixture Distributions [D] . Mahzabeen, Sabiha. 2019

机译：正常混合分布中的内核密度估计和参数估计中的自适应平滑参数
6. Do the risk factors for type 2 diabetes mellitus vary by location? A spatial analysis of health insurance claims in Northeastern Germany using kernel density estimation and geographically weighted regression [O] . Boris Kauhl, Jürgen Schweikart, Thomas Krafft, 2016

机译：2型糖尿病的危险因素是否因地点而异？使用核密度估计和地理加权回归的德国东北部健康保险索赔的空间分析
7. Functional Kernel Density Estimation: Point and Fourier Approaches to Time Series Anomaly Detection [O] . Michael R. Lindstrom, Hyuntae Jung, Denis Larocque 2020

机译：功能性核密度估计：时间序列异常检测点和傅立叶方法

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