排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 46 毫秒
1
1.
传统的异常数据监测算法依靠单台计算机对异常数据进行识别,识别速度慢,且无法满足对数据处理的精确性要求。针对上述问题,文中构建了Hadoop分布式财务异常数据分析模型。该模型采用Hadoop中的MapReduce框架作为并行计算框架,同时在数据异常检测算法方面引入了邻域关系的LOF算法,有效避免了数据集元素边缘可能会出现误判的情况。数值实验结果表明,文中所提算法的准确率相比其他3种同类算法提升了5%以上,且算法的总运行时间也明显缩短。由此可见,文中所提模型可快速、准确地检测出财务异常数据,保障医疗系统的平稳运行。 相似文献
2.
针对医疗财务系统中数据规模庞大,而传统的数据检测手段难以发现其中细微异常数据的问题,设计了一套智能化的异常数据检测系统.该系统通过对异常数据的模式分析,并基于差异分析与全局分析的融合检测原理,实现了在海量数据中对细微异常数据的精确检测.在该检测系统的总体框架下,采用Wolpertinger架构,分别设计了作动网络、K近... 相似文献
1