申请/专利权人：太原科技大学

申请日：2022-01-26

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN114510971B

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/24;G06F18/2321

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2022.06.03#实质审查的生效;2022.05.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于关联离群知识的类星体光谱并行化交叉证认方法；属于天体光谱数据分析与处理技术领域；本方法为先采用一阶谓词逻辑对先验信息进行表示，为类星体光谱的交叉证认提供指导；然后对天体光谱数据预处理：最后在Hadoop集群系统中，并行执行三个MapReduce作业完成类星体光谱并行化交叉证认；本发明检测偏离大多数天体光谱的多源离群数据，从而实现特殊、未知类星体的识别与交叉证认，同时所涉及的多源离群数据挖掘方法有效的提高了离群挖掘的准确性。

主权项：1.基于关联离群知识的类星体光谱并行化交叉证认方法，其特征在于，包括以下步骤：a多源类星体光谱中关联离群的知识表示：采用一阶谓词逻辑对先验信息进行表示，为类星体光谱的交叉证认提供指导；b天体光谱数据预处理：结合类星体先验信息的知识表示，采用谱聚类方法对天体光谱数据进行特征选择，生成适用于多源离群挖掘的天体光谱数据集，并将其上传到Hadoop集群系统的HDFS；c类星体光谱并行化交叉证认：在Hadoop集群系统中，并行执行三个MapReduce作业完成类星体光谱并行化交叉证认，第一个作业以天体光谱样本数据集作为输入数据，通过度量每条天体光谱的k近邻距离，并采用基于k近邻的离群检测算法，计算样本数据集的对象偏离度；第二个作业以天体光谱数据约减集作为输入数据，采用基于k近邻的多源离群检测算法，实现多源离群知识的并行检测；第三个作业结合谓词公式，对多源离群知识进行分析，实现类星体光谱的交叉证认；所述第三个作业，包含一个第三mapper函数和一个第三reducer函数，第三mapper函数中，对每个数据节点，验证OutlierD1或OutlierD2中离群对象是否出现在OutlierD2或OutlierD1中，将同时出现在OutlierD1和OutlierD2中的离群对象，保存到列表StrongOutlier；将仅出现在OutlierD1或OutlierD2任一个列表中的离群对象，保存到列表WeakOutlier；第三reducer函数中，汇总各结点收集的StrongOutlier和WeakOutlier，删除重复的离群对象，生成最终的多源离群知识。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 太原科技大学 基于关联离群知识的类星体光谱并行化交叉证认方法

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