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J-GLOBAL ID：201802225146999628   整理番号：18A0445838

公共愁訴系における異常正規化方式のためのMarkov変調Poisson過程【Powered by NICT】

Markov modulated poisson process for anomaly normalization scheme in public complaint system

著者 (3件)： Khaefi Muhammad Rizal (Jakarta Smart City Management Unit Communication, Informatics, and Statistics, Jakarta Provincial Government, Indonesia) ,  Naufal Akhmad Rayzha (Jakarta Smart City Management Unit Communication, Informatics, and Statistics, Jakarta Provincial Government, Indonesia) ,  Damanik Diory Paulus (Jakarta Smart City Management Unit Communication, Informatics, and Statistics, Jakarta Provincial Government, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICISS  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ジャカルタ政府は市民の苦情の迅速で透明な応答を可能にするオンライン移動ベースシステムを使用した。しかし,初期の研究は,反復事象にバーストから異常な活性を示した。これらの異常は,政府機関と公務員資源を無駄に可能性がある。さらに,「生」データから生じた分析の品質レベルが膨大な質問を提起するであろう。Markov変調Poisson過程(MMPP)は,異常検出と正規化方式を提案した。モデルは時間とともにPoisson率の季節的変動を含む時変Poisson過程だけでなく,隠れMarkov事象プロセスから構成されている。MMPPは正常及び異常なバースト事象を評価するための時間の関数として異常な非同次Poisson事象の事後確率をモデル化できた。さらに,事後確率値を行って正規化プロセスを可能にする。シミュレーション結果は,提案した方式は,異常検出精度,正確度,及び再現性能の点でベースラインPoissonしきい値試験手法に比べて優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *Poisson過程 ,  季節的変動 ,  事後確率 ,  バースト ,  モデリング ,  公務員 ,  基準線 ,  シミュレーション ,  *正規化 ,  市民 ,  品質水準
準シソーラス用語： 異常検出 ,  政府機関 ,  ジャカルタ ,  *Markov変調Poisson過程 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 正規化 ,  Markov変調Poisson過程