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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Anomaly Detection using Variational Autoencoder with Spectrum Analysis for Time Series Data

http://hdl.handle.net/10228/00008279
http://hdl.handle.net/10228/00008279
31e68776-c752-4539-a306-945823356b7b
名前 / ファイル ライセンス アクション
sociorobo_3.pdf sociorobo_3.pdf (893.3 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2021-05-25
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Anomaly Detection using Variational Autoencoder with Spectrum Analysis for Time Series Data
言語 en
言語
言語 eng
著者 Yokkampon, Umaporn

× Yokkampon, Umaporn

WEKO 30589

en Yokkampon, Umaporn

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Chumkamon, Sakmongkon

× Chumkamon, Sakmongkon

WEKO 30590

en Chumkamon, Sakmongkon

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Mowshowitz, Abbe

× Mowshowitz, Abbe

WEKO 30591

en Mowshowitz, Abbe

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林, 英治

× 林, 英治

WEKO 30038
e-Rad_Researcher 60267416
Scopus著者ID 7101665914
九工大研究者情報 252

en Hayashi, Eiji

ja 林, 英治

ja-Kana ハヤシ, エイジ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Uncertainty is an ever present challenge in life. To meet this challenge in data analysis, we propose a method for detecting anomalies in data. This method, based in part on Variational Autoencoder, identifies spiking raw data by means of spectrum analysis. Time series data are examined in the frequency domain to enhance the detection of anomalies. In this paper, we have used the standard data sets to validate the proposed method. Experimental results show that the comparison of the frequency domain with the original data for anomaly detection can improve validity and accuracy on all criteria. Therefore, analysis of time series data by combining Variational Autoencoder and frequency domain spectrum methods can effectively detect anomalies. Contribution- We have proposed an anomaly detection method based on the time series data analysis by combining Variational Autoencoder and Spectrum analysis, and have benchmarked the method with reference to recent related research.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 10th International Conference on Informatics, Electronics, and Vision (ICIEV20), 26-29 August, 2020, Kitakyushu, Japan
書誌情報 en : 2020 Joint 9th International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV) and 2020 4th International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (icIVPR)

発行日 2021-01-07
出版社
出版者 IEEE
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/ICIEVicIVPR48672.2020.9306570
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-7281-9331-1
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 501
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Anomaly Detection
キーワード
主題Scheme Other
主題 Variational Autoencoder
キーワード
主題Scheme Other
主題 Time Series Data
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
連携ID
値 8860
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Ver.1 2023-05-15 13:21:15.990131
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