局部离群因子算法

DB(p,D)离群点算法

实验目的：

1. 掌握DB(p,D)离群点算法

2. 在Matlab上实现DB(p,D)离群点算法 3. 简单的应用

实验原理

假设有n个样本，如果与样本O的距离大于D的临近点数大于p*n，则称样本O为离群点。 其中每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的距离的集合d中的(1-p)分位点，记为临近距离点，其距离记为D（临近距离）。

p为（用户自定的）离群点的比例（与样本O的距离大于D的样本占总样本的百分比）。

实验步骤（代码解释在代码中）

1. 先算出n个样本点之间的距离的集合，得出矩阵dd

dd = dist(Data);

2. 把集合dd隔行元素升序后，得出每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的最近的距离的

集合d

ndd = sort(dd,2); k = round((1-p)*n); d = dd(:,k);

3. 找到集合d中的(1-p)分位点，记为邻近距离D

D = quantile(d,1-p);

4. 求与出样本O的距离大于D的样本数

num = p*n;

5. 结合邻近距离D判断是否为离群点

for i = 1：n [row,col] = find(dd(I,:)>D)

大数据,数据挖掘

第３８卷　第１０期２０１１年１０月计算机科学

ＣｏｍｕｔｅｒｃｉｅｎｃｅＳＶｏｌ．３８Ｎｏ．１０

Ｏｃｔ２０１１一种基于加权ＫＮＮ的大数据集下离群检测算法

王　茜　杨正宽

（）重庆大学计算机学院　重庆４０００４４

摘　要　传统ＫＮＮ算法是在基于距离的离群检测算法的基础上提出的一种在大数据集下进行离群点挖掘的算法，然而ＫＮＮ算法只以最近的第ｋ个邻居的距离作为判断是否是离群点的标准有时也失准确性。给出了一种在大数据集下基于ＫＮＮ的离群点检测算法，即在传统ＫＮＮ方法的基础上为每个数据点增加了权重，权重值为与最近的ｋ个邻居的平均距离，离群点为那些与第ｋ个邻居的距离最大且相同条件下权重最大的点。算法能提高离群点检测的准确性，通过实验验证了算法的可行性，并与传统ＫＮＮ算法的性能进行了对比。关键词　离群点，数据挖掘，权重，划分中图法分类号　ＴＰ３９１　　　文献标识码　Ａ　

ＡｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯｕｔｌｉｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＬａｒｅＤａｔａｓｅｔＢａｓｅｄｏｎＷｅｉｈｔｅｄＫＮＮ　　　　　　　　　　ｇｇｇ

ＷＡＮＧ　ＱｉａｎＺｈｅｎｋｕａｎ　ＹＡＮＧ　－ｇ

（，，）ＣｏｌｌｅｅｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＣｈｏｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈｏｎｉ

一、整体解读

试卷紧扣教材和考试说明，从考生熟悉的基础知识入手，多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力，立足基础，先易后难，难易适中，强调应用，不偏不怪，达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。试卷所涉及的知识内容都在考试大纲的范围内，几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容，体现了“重点知识重点考查”的原则。

1．回归教材，注重基础

试卷遵循了考查基础知识为主体的原则，尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及，其中应用题与抗战胜利70周年为背景，把爱国主义教育渗透到试题当中，使学生感受到了数学的育才价值，所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际，操作性强。

2．适当设置题目难度与区分度

选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题，都是综合性问题，难度较大，学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力，以及扎实深厚的数学基本功，而且还要掌握必须的数学思想与方法，否则在有限的时间内，很难完成。

3．布局合理，考查全面，着重数学方法和数学思想的考察

在选择题，填空题，解答题和三选一问题中，试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。包括函数，三角函数，数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。这些问题都是以知识为载体

清晨，万里无云，鸡妈妈一家来到绿油油的草地上做游戏，一只可爱的小黑鸡觉得真无聊，四只乖巧的小黄鸡在和妈妈做游戏，于是，小黑鸡就趁妈妈不注意，离开了鸡群，小黑鸡东张西望，忽然，眼前一亮，小黑鸡看见了一个篱笆上面爬满了漂亮的牵牛花，它想：妈妈一定喜欢牵牛花，我去摘一朵送给妈妈，妈妈一定会夸我是个懂事的好孩子。于是，小黑鸡蹦蹦跳跳哼着小曲来到篱笆边。

小黑鸡正弯下腰，伸出手刚想摘几朵牵牛花的时候，突然，花丛中蹿出一只大花猫，大花猫站在小黑鸡前心想：今天太幸运了，一出门美餐就自己送上门来，真是得来全不费功夫。想着想着大花作文猫口水直流，它立刻张开血盆大口，露出尖锐的牙齿，伸出锋利的爪子，猛地扑向小黑鸡，小黑鸡吓得目瞪口呆地站在原地一动不动，大叫：妈妈、妈妈、救我，快来救救我”

鸡妈妈听见了，以闪电般速度冲了过来，鸡妈妈气得竖起红红的鸡冠，瞪大圆圆的眼睛，拍打着翅膀，怒气冲冲的跑了过来便大声叫道：不许欺负我的孩子，给我滚。”大花猫看着鸡妈妈这凶猛的样子吓得一声不吭，一溜烟跑的无影无踪。

鸡妈妈带着小黑鸡来到鸡群里，摸摸小黑鸡的头说：孩子，你不能一个人到处乱跑，外面太危险了。”小黑鸡不好意思地低下了头说：妈妈，我错了。&rd

老母鸡带着几只小鸡去野外找食吃，一只小黑鸡很贪玩，它悄悄地离开大家，自个儿去玩了。小黑鸡玩累了，也饿极了，它走到一棵大树旁，看见一条小青虫在小草上爬来爬去，就悄悄地跟着它，小青虫爬呀爬，小黑鸡就跟着，因为它想吃。

它们走了好几米，小黑鸡没有耐性了，一下子把小青虫吃了，可是一只小青虫还不够塞牙缝的。于是，大哭起来，说：我要饿死了！”由于声音太大，把老虎引来了。老虎看见了小黑鸡，说：哈哈，一只小黑鸡，鸡最好吃了，不如你就当我的午餐吧！”老虎说完，小黑鸡就开始说：大老虎啊，你看我这么作文小，还不够你塞牙缝儿的，要不然我去找几只小虫子，然后你再吃我好不好？”老虎信了它的话，然后，老虎就坐在这里等着。小黑鸡一下子就跑了，老虎还不知道，还在那里坐着。可是，聪明还是胜不过贪玩，小黑鸡看见了一个小球，就玩了起来，玩得可好了，都忘记饿了。

小黑鸡一直玩到晚上。不一会儿，一只野狗来了，很饿，一下子把小黑鸡吃了。

当老母鸡知道了小黑鸡的遭遇，很伤心，那几只小鸡知道后都哭了。

这个故事告诉我们，做事情的时候不能贪玩儿，不然会付出代价的。小朋友们，你们是不是也有小黑鸡这样的毛病呢？

老母鸡带着几只小鸡去野外找食吃，一只小黑鸡很贪玩，它悄悄地离开大家，自个儿去玩了。小黑鸡玩累了，也饿极了，它走到一棵大树旁，看见一条小青虫在小草上爬来爬去，就张开嘴巴，一口把小青虫吃掉了。

小黑鸡突然听见了一阵阵的熊叫声，吓得直哆嗦，心想：这只熊会不会把我吃掉啊？这时，一只熊蹿了出来，小黑鸡被吓得尖叫：不要吃我，不要吃我，我的肉不好吃！”熊听了，哈哈大笑，说：我不吃你，你的家人呢？”小黑鸡把离开家人的事告诉了熊，熊作文说：刚才我看见一群小鸡和一只鸡妈妈问我看没看见一只黑色的小鸡。”小黑鸡流下了眼泪，对熊说：熊叔叔，你能带我找她们去吗？”熊说：可以呀！”小黑鸡感动了，连声说：谢谢，谢谢！”

说完，熊和小黑鸡一起走向老母鸡走过的每一个脚印，最终，赶上了老母鸡她们。老母鸡感激地对熊说：谢谢你熊先生，要不是你，我就找不到小黑鸡了。”，熊害羞地说：没什么，我先走了。”熊说完飞快地跑回家了。

从此以后，小黑鸡再也不离开自己的家人了。

一天，一只自以为是的蜜蜂离开了它的蜂群，因为他总觉得自己工作太多，吃的蜜太少，它觉得大家对它不公平，忘记自己的功劳。

小蜜蜂对蜂群说：我的功劳挺多的呀，为什么让我吃这么少的蜜？”蜂群里的一只蜜蜂对它说：我们也干这么多的活，也吃这么少的蜜，我们都不抱怨，你抱怨什么？”小蜜蜂说：我离开，看你们能做得出什么？”过了一会儿，小蜜蜂就走了。但是，它刚出去，就被一张蜘蛛网粘住了，它看见一只蜘蛛，蜘蛛看见了它，对它说：今作文天我可以大吃一顿了。”小蜜蜂非常害怕，它想：如果我不离开蜂群，就不会粘在蜘蛛网上了，更不会成为蜘蛛的食物。就在蜘蛛快要吃到它的时候，一只蜜蜂看见了，勇敢地用自己的针刺向了蜘蛛，蜘蛛死了，但那只蜜蜂也死了。小蜜蜂非常感动，又飞回了蜂群，小蜜蜂说：我再也不抱怨工作多，吃的蜜少了，请你们让我回来吧。”蜂群说：好吧。”

从此，小蜜蜂再也不抱怨了，蜂群还奖励它多吃一点蜜，让它不再那么累。它们又成了团结友爱的一家人”。

一天，农民伯伯把小鸡们放到外面去找食物吃。

有一只小鸡叫果果，它看到哥哥姐姐都找到许多虫子，自己非常不开心，它找来找去怎么也找不到，一群叽叽喳喳”的声音，被正在钓鱼的大花猫听见了，它高兴极了，暗自琢磨道：今天钓的鱼真多，又有许多鸡等着我抓，今天真幸运。”它抓了一只又大又肥的虫子当诱饵，放在附近离小鸡不远的大树下，大花猫就躲在大树后面，果果东张西作文望，看见了大树底下的虫子，还不知道是大花猫的陷阱，正跑到树底下的果果，被大花猫发现上钩了，因为自己迫不及待，一不小心快了好几秒扑了过去，没想到扑空了，果果撒腿就跑，大花猫忘了大母鸡，可是已经来不及了，母鸡挥动着双翅，像闪电的速度跑来，用它锋利的尖嘴啄它，再用自己威武的翅膀扇大花猫，大花猫仓皇而逃。

大母鸡亲切地对果果说：下次，一定要跟大部队走呀！”

提出一种混沌和声算法来进行土坡局部安全系数法的计算。该算法利用混沌变量的随机、遍历特性在解空间内进行有效探索,同时采用基本和声算法中的和声策略对解空间进行开发,从产生的新解与原和声库内的解中选出较优秀的解重新进入和声库,这样不断迭代就构成了混沌和声搜索算法

岩石力学与工程学报 Vol.25 Supp.1

2006年2月 Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering Feb.，2006

第25卷 增1

混沌和声搜索算法及其在土坡 局部安全系数法中的应用

李 亮，迟世春，林 皋

(大连理工大学 海岸与近海工程国家重点实验室，辽宁 大连 116024)

摘要：提出一种混沌和声算法来进行土坡局部安全系数法的计算。该算法利用混沌变量的随机、遍历特性在解空间内进行有效探索，同时采用基本和声算法中的和声策略对解空间进行开发，从产生的新解与原和声库内的解中选出较优秀的解重新进入和声库，这样不断迭代就构成了混沌和声搜索算法。将该新算法应用于局部安全系数法分析土坡渐进破坏的过程中，同基本和声搜索算法以

混凝土损伤因子的定义

BY lizhenxian27 1 损伤因子的定义

损伤理论最早是1958年Kachanov提出来用于研究金属徐变的。所谓损伤，是指在各种加载条件下，材料内凝聚力的进展性减弱，并导致体积单元破坏的现象，是受载材料由于微缺陷(微裂纹和微孔洞)的产生和发展而引起的逐步劣化。损伤一般被作为一种“劣化因素”而结合到弹性、塑性和粘塑性介质中去。

由于损伤的发展和材料结构的某种不可逆变化，因而不同的学者采用了不同的损伤定义。一般来说，按使用的基准可将损伤分为:

(1) 微观基准量

1,空隙的数目、长度、面积、体积;

2空隙的形状、排列、由取向所决定的有效面积。 (2) 宏观基准量

1、弹性常数、屈服应力、拉伸强度、延伸率。 2、密 度、电阻、超声波波速、声发射。

对于第一类基准量，不能直接与宏观力学量建立物性关系，所以用它来定义损伤变量的时候，需要对它做出一定的宏观尺度下的统计处理(如平均、求和等)。

对于第二类基准量，一般总是采用那些对损伤过程比较敏感，在实验室里易于测量的量，作为损伤变量的依据。

由于微裂纹和微孔洞的存在，微缺陷所导致的微应力集中以及缺陷