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【2h】

An Outlier Detection Approach Based on Improved Self-Organizing Feature Map Clustering Algorithm

机译：一种基于改进自组织特征映射聚类算法的异常检测方法

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作者
Ping Yang; Dan Wang; Zhuojun Wei; Xiaolin Du; Tong Li;
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年度 2019
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1. Multi-Level Clustering-Based Outlier’s Detection (MCOD) Using Self-Organizing Maps [J] . Li Menglu, Kashef Rasha, Ibrahim Ahmed Big Data and Cognitive Computing . 2020,第4期

机译：基于多级聚类的异常值的检测（MCOD）使用自组织地图
2. A novel unsupervised feature-based approach for electricity theft detection using robust PCA and outlier removal clustering algorithm [J] . Hussain Saddam, Mustafa Mohd Wazir, Jumani Touqeer Ahmed, European transactions on electrical power engineering . 2020,第11期

机译：一种新颖的无监督特征的电力盗窃检测方法，使用鲁棒PCA和异常删除聚类算法
3. CLUSTERING ALGORITHM RESEARCH BASED ON SELF-ORGANIZING FEATURE MAPS NETWORKS [J] . JUNHAO WEN, HONGYAN WU, ZHONGFU WU, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence . 2006,第7期

机译：基于自组织特征映射网络的聚类算法研究
4. Genetic-algorithms-based approach to self-organizing feature map and its application in cluster analysis [C] . Mu-Chun Su, Hsiao-Te Chang . 1998

机译：基于遗传算法的自组织特征图方法及其在聚类分析中的应用
5. A motor control model based on self-organizing feature maps. [D] . Chen, Yinong. 1997

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6. A rainwater control optimization design approach for airports based on a self-organizing feature map neural network model [O] . Dongwei Qiu, Hao Xu, Dean Luo, 2020

机译：基于自组织特征地图神经网络模型的机场雨水控制优化设计方法
7. Multi-Level Clustering-Based Outlier’s Detection (MCOD) Using Self-Organizing Maps [O] . Menglu Li, Rasha Kashef, Ahmed Ibrahim 2020

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