実時間異常検出とカテゴリー化【JST・京大機械翻訳】

Fisch Alexander T. M.; Bardwell Lawrence; Eckley Idris A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203074897994 整理番号：22P0190810

実時間異常検出とカテゴリー化【JST・京大機械翻訳】

Real Time Anomaly Detection And Categorisation

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発行年： 2020年09月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データシーケンス内の異常構造を迅速に正確に検出する能力は,成長重要性の推論課題である。本研究では,最近提案された事後(オフライン)異常検出方法論を逐次設定に拡張した。得られた手順は,ベースラインと2種類の異常構造(点と集団異常)の間の実時間解析とカテゴリー化が可能である。手順の種々の理論特性を導いた。これらは,広範なシミュレーション研究と共に,誤り警報に対する平均ラン長さと,提案したオンラインアルゴリズムの平均検出遅延がオフラインバージョンのそれに非常に近いことを強調する。模擬および実データに関する実験を行い,提案した方法の利点を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , データ保護

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