文献

J-GLOBAL ID：201702285084627950   整理番号：17A0073357

ファジィクラスタリングに基づくCO_2データストリームの時空間異常パターンの研究【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy cluster based approach for spatial-temporal anomaly detection over CO_2 data streams

著者 (2件)： Liu Xin (School of Medicine Information of Xuzhou Medical University) ,  Zhang Sainan (College of Command Information Systems of PLA University of Science & Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 8  ページ： 2353-2357  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の異常検出アルゴリズムはCO_2データストリームの異常タイプを区別することができず、漏れによるCO_2データストリームの異常を有効に識別するために、ファジィクラスタリングに基づくCO_2データストリームの時空異常パターン検出アルゴリズムを提案した。まず第一に,適応しきい値の異常点を検出するために3Σ規則を使用して,次にスライディングウィンドウの固有値(平均値)を抽出して,隣接ノードの間の時間-空間関係マトリックスを構築して,ファジィクラスタリングを用いて隣接ノードの時空間相関を分析して,それらを分類した。分類結果に従って漏れ異常確率を確定し、最後に実際の観測データを用いてアルゴリズムを検証し、パラメータの選択に対して分析を行った。実験結果は,このアルゴリズムが漏れによって引き起こされた事象異常を効果的に識別することができ,高い検出率と低い誤警報率を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  固有値 ,  特異点
準シソーラス用語： 誤警報率 ,  検出率 ,  空間相関 ,  空間的相関関係 ,  スライディングウィンドウ ,  検出アルゴリズム ,  *データストリーム ,  *ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： fuzzy cluster ,  spatial-temporal anomaly ,  CO_2 ,  data streams

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィクラスタリング ,  データストリーム ,  時空間 ,  研究