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在仙侠剧中，有正魔之分，然何为正道，何为魔道，实属难辨。自称正道的人也许某一天会堕入魔道，被众人称为魔头的人，或许内心自始至终都充溢着正义感！所以说，没有绝对的黑，也没有绝对的白。话说回来，对于“异常”这个词，每个人的心里大概都有一个衡量标准，扩展起来的确很广（如异常点、异常交易、异常行为、异常用户、异常事故等等），那么究竟何为异常呢？异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，以至于怀疑它与正常点不属于同一个数据分布。异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式的技术，又称之为异常值检测。在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等。这里，将异常分为三种： 数据点异常：如果样本点与其他数据相距太远，则单个数据实例是异常的。业务用例：根据“支出金额”检测信用卡欺诈。 上下文异常：在时间序列数据中的异常行为。业务用例：旅游购物期间信用卡的花费比平时高出好多倍属于正常情况，但如果是被盗刷卡，则属于异常。 集合异常：单个数据难以区分，只能根据一组数据来确定行为是否异常。业务用例：蚂蚁搬家式的拷贝文件，这种异常通常属于潜在的网络攻击行为。

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保存语句matlab代码基于噪声数据的数据驱动可达性分析 这个 repo 包含我们两篇论文的代码： 1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “使用矩阵带位体的数据驱动可达性分析”第三届年度动态和控制学习会议 () 2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “来自噪声数据的数据驱动可达性分析”提交给 IEEE Transactions on Automatic Control ( ) 问题陈述 鉴于系统模型未知，我们考虑从噪声数据进行可达性分析的问题。 识别模型是最先进的可达性分析方法的初步步骤。 然而，系统变得越来越复杂，数据变得越来越容易获得。 我们提出了使用矩阵 zonotope 和使用名为约束矩阵 zonotope 的新集合表示的数据驱动可达性分析。 下图总结了我们论文背后的想法。 文件说明 建议的数据驱动可达性分析有两个复杂程度A-文件夹examples-basic下的基本可达性分析B- 使用文件夹 examples-cmz 下的约束矩阵 z