時系列データからの汎用的異常検知手法の提案とその性能評価
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概要
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多チャンネルの時系列データからの異常検知は,時系列データ源の状態や変化を検知する上で重要である.そこで我々は多チャンネルの時系列データから高次局所相関に基づいた特徴量を抽出し,抽出した特徴量より異常の検知を行う.普段頻繁に得られるデータを正常パターンとして,主成分分析を行うことでそのパターンの成す正常部分空間を抽出する.得られた空間からの逸脱度を異常値として定義し,この値の多寡で異常を検知する.本手法の性能評価のため,心電図データを対象として,異常検知性能の評価量にF値を用い,従来手法と比較した.その結果,提案手法の優位性を示すことができた.
- 2009-02-26
著者
-
久保田 一
千葉工業大学工学部
-
大津 展之
産業技術総合研究所
-
荒木 英人
千葉工業大学
-
村川 正宏
産業技術総合研究所
-
小林 匠
産業技術総合研究所
-
樋口 哲也
産業技術総合研究所
-
大津 展之
産業技術総合研究所:筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
大津 展之
電子技術総合研究所知能情報部長; Rwcp 筑波研究センター首席研究員
-
大津 展之
電総研
-
久保田 一
千葉工業大学
-
大津 展之
産業技術総合研究所:東京大学
-
大津 展之
東京大学:産業技術総合研究所
-
大津 展之
電子技術総合研究所知能情報部
-
村川 正宏
産業技術総合研究所情報技術研究部門
-
村川 正宏
独立行政法人産業技術総合研究所半導体miraiプロジェクト
-
樋口 哲也
独立行政法人産業技術総合研究所半導体miraiプロジェクト
-
樋口 哲也
産業技術総合研究所 情報技術研究部門
-
樋口 哲也
産業技術総合研究所 次世代半導体研究センター
-
樋口 哲也
産業技術総合研 次世代半導体研究セ
-
村川 正宏
独立行政法人産業技術総合研究所情報技術研究部門
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