Detección de anomalías en datos de series temporales de alta dimensionalidad con divergencia de Bregman escalada
Autores: Wang, Yunge; Zhang, Lingling; Si, Tong; Bishop, Graham; Gong, Haijun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Detección de anomalías en datos de series temporales de alta dimensionalidad con divergencia de Bregman escalada
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Detección de anomalías
Puntos de datos
Patrones
Datos de alta dimensión
Aprendizaje automático
Algoritmos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
El propósito de la detección de anomalías es identificar puntos de datos especiales o patrones que se desvían significativamente del comportamiento esperado o típico de la mayoría de los datos, y tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos dominios.
Descripción
El propósito de la detección de anomalías es identificar puntos de datos especiales o patrones que se desvían significativamente del comportamiento esperado o típico de la mayoría de los datos, y tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos dominios.