摘要：提出一种新的基于粒子群优化算法的属性异常检测算法。该算法利用粒子群优化算法简单、寻优速度快的优点检测属性异常，在粒子群寻找最优值的过程中发现可能是属性异常的数据，并采用。一measure适应度评估属性异常，算法的时间复杂度是多项式级的。与全搜索检测算法相比，大幅减少了搜索范围；同时，与完全随机算法相比，采用启发式搜索规则，提高了查全率及查准率。实验结果表明，粒子群检测算法不仅执行效率高，而且保持了较高的查全率与查准率。

关键词：粒子优化群算法 属性异常 异常检测 

单位：暨南大学信息科学技术学院; 广东广州510632