1. 毕业设计（论文）主要目标：
1）随机生成20个数据，分别用SLOM、ESLOM、LDOF、ELDOF这四种算法进行实验，初步验证信息熵加权理论的可行性、合理性、有效性。
2）由于现实生活中的数据都有多个类，所以进一步将信息熵加权理论运用于两个簇的数据进行实验，依旧使用SLOM、ESLOM、LDOF、ELDOF这四种算法。
3）根据第二部的实验，对比分析加熵权与不加熵权的算法的检测精度，并且对比在同等条件下的SLOM系列算法和LDOF系列算法的检测精度，最后得出实验结论。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
1)深入了解信息熵加权算法和离群检测技术。
2)对信息熵加权算法的基本理论和方法进行分析。
3)研究信息熵加权算法在离群检测中的具体应用。
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3. 主要参考文献
[1]王宏鼎, 童云海, 谭少华,等. 异常点挖掘研究进展[J]. 智能系统学报, 2006,1(1):67-73.
[2]史东辉, 张春阳, 蔡庆生. 离群数据的挖掘方法研究[J]. 小型微型计算机系统, 2001, 22(10):1234-1236.
[3] 于绍越,商琳.基于信息熵的相对离群点的检测方法:ENBROD[J].南京大学学报:自然科学版,2008, 44(2):212-218.
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