1) exceptional slices mining
异常切片挖掘
2) outlier mining
异常挖掘
1.
Outlier mining can detect the data which is very different from others in the dataset,so some particular attacks can be detected when applying the outlier mining to the anomaly detection.
异常挖掘技术可以检测出数据集中与众不同的数据,因此将异常挖掘技术应用于异常入侵检测可以识别那些表现出特殊性的入侵活动。
2.
Outlier mining is a important branch of data mining, and is becoming a growingly useful tool in many applications.
异常挖掘是数据挖掘的一个重要分支,已逐渐成为许多领域的有用工具。
3) outlier data mining
异常数据挖掘
1.
Application of outlier data mining based on SVM in land navigation system;
基于SVM的异常数据挖掘在陆用导航系统中的应用
2.
The application of outlier data mining in web service log files;
异常数据挖掘在Web服务器日志文件中的应用
3.
Study of Outlier Data Mining Algorithm Based on Web Service Security;
基于Web服务安全的异常数据挖掘算法研究
5) outliers mining algorithm
异常点挖掘算法
6) Fault sign pattern mining
异常征兆模式挖掘
补充资料：半导体晶体切片
半导体晶体切片
semiconductor crystal slicing
bondaot一jlngt一qleP一an半导体晶体切片(Semieondueto:crystalslicing)将晶体切割成一定厚度晶片的半导体晶片加工的基本工序。切割专用的切片机有线切割、外圆切割和内圆切割机等。高速旋转的镀有金刚石颗粒的外圆刀片或内圆刀片，或高速移动的金属线加上金刚石磨料，对晶体加工部位锯切，把晶体切割成晶片。 早期采用在刀片圆周上镀有金刚石颗粒的外圆刀片切割晶体。自20世纪60年代起，采用在刀片内孔圆周上镀有金刚石颗粒的内圆刀片切割(见图)晶体。内圆刀片以不锈钢薄片为基体材料，可在内圆切片机的鼓形或环形刀环上张紧，可以大大提高切割精度和效率，同时降低刀口的切割损耗。 内圆切片机运行时，振动小，机械动态精度高，刀盘径向、轴向跳动量小，电气和机械控制机构动作精确和可靠是必要条件。 对于内圆切片机而言，被切割的晶体直径与刀片内径和刀头之间无一定的尺寸关系。但选择的原则是:晶体必须可进入刀片内孔，刀片能把晶体切透，晶体切舞 内圆刀片切割示意图 l一半导体晶体;2一内图刀片不锈钢墓体; 3一金刚石涂层刀刃;4一刀片安装环透时不得碰撞刀盘。 表中给出了各种刀盘直径、内圆刀片内径和可切割的最大晶体直径。 刀片尺寸与切割晶体直径对照表节一一 刀片的质量、安装精度和刀刃的状态对加工的晶片质量起决定性作用。切割过程中刀片的冷却和切屑排除的好坏，也是影响晶片切割质量和刀片使用寿命的重要因素。 晶片表面的残留刀痕，通常是在刀片已切透晶体后退刀时产生的。消除的方法是使刀刃的锋利程度在刀刃的正面和两侧保持基本一致;切割的进刀速度与刀刃的锋利程度相配合，使刀片不因受力过大而弯曲变形，采用自动取片装置，即在退刀之前自动取走已切下的晶片，并使未切部分的晶体后退一定距离，使刀片能自由退出，既不接触晶片表面，又不接触晶体的切割端面，以保证晶片的两个表面都不残留刀痕。 (尤重远高玉诱)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条