WEKO3
アイテム
Anomaly Detection in Time Series Data Using Support Vector Machines
http://hdl.handle.net/10228/00008273
http://hdl.handle.net/10228/00008273c875effd-a4d4-4430-8b0b-41a2734c0112
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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sociorobo_12.pdf (694.3 kB)
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| アイテムタイプ | 会議発表論文 = Conference Paper(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2021-05-24 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Anomaly Detection in Time Series Data Using Support Vector Machines | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||
| 著者 |
Yokkampon, Umaporn
× Yokkampon, Umaporn× Chumkamon, Sakmongkon× Mowshowitz, Abbe× 林, 英治
WEKO
30038
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| 抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||
| 内容記述 | Analysis of large data sets is increasingly important in business and scientific research. One of the challenges in such analysis stems from uncertainty in data, which can produce anomalous results. In this paper, we propose a method of anomaly detection in time series data using a Support Vector Machine. Three different kernels of the Support Vector Machine are analyzed to predict anomalies in the UCR public data set. Comparison of the three kernels shows that the defined parameter values of the RBF kernel are critical for improving the validity and accuracy in anomaly detection. Our results show that the RBF kernel of the Support Vector Machine can be used to advantage in detecting anomalies. | |||||||||||
| 備考 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | The 2021 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2021), January 21-24, 2021, Higashi-Hiroshima (オンライン開催に変更) | |||||||||||
| 書誌情報 |
Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2021) p. 581-587, 発行日 2021-01 |
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| ISBN | ||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||
| 関連識別子 | 978-4-9908350-6-4 | |||||||||||
| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2435-9157 | |||||||||||
| 著作権関連情報 | ||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) The 2021 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB2021) | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Anomaly detection | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Support Vector Machine | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Data mining | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Factory automation | |||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||
| 値 | yes | |||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||
| 値 | 8858 | |||||||||||
