Análisis de series temporales basado en aprendizaje profundo para detectar anomalías en Internet de las cosas
Autores: Gopali, Saroj; Siami Namin, Akbar
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Análisis de series temporales basado en aprendizaje profundo para detectar anomalías en Internet de las cosas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Detección de anomalías
Datos de series temporales
Internet de las cosas
Aprendizaje profundo
LSTM
CuDNN
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
La detección de anomalías en datos de series temporales es una parte integral en el contexto del Internet de las Cosas (IoT).
Descripción
La detección de anomalías en datos de series temporales es una parte integral en el contexto del Internet de las Cosas (IoT).