文献
J-GLOBAL ID:202202264715074472
整理番号:22A0497062
リアルタイムデータストリーム上の異常を検出するための新しいエネルギーベースのオンライン逐次極値学習機械【JST・京大機械翻訳】
A novel energy-based online sequential extreme learning machine to detect anomalies over real-time data streams
著者 (4件):
Wang Xiaoping
(Beijing Key Laboratory of Trusted Computing, Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
,
Tu Shanshan
(Beijing Key Laboratory of Trusted Computing, Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
,
Zhao Wei
(Beijing Electro-Mechanical Engineering Institute, Beijing, China)
,
Shi Chengjie
(Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名:
Neural Computing & Applications
(Neural Computing & Applications)
巻:
34
号:
2
ページ:
823-831
発行年:
2022年
JST資料番号:
W0703A
ISSN:
0941-0643
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)