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アイテム
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
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61913
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61913de8df058-bd33-4f2f-8a07-ddbdcaed07ae
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-MPS09073019 (656.1 kB)
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Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-02-26 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 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 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Proposal of general-purpose abnormality detection method for time-series data and its performance evaluation | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 千葉工業大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 千葉工業大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産業技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Chiba Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST) | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST) | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST) | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Chiba Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST) | ||||||||
| 著者名 |
荒木, 英人
村川, 正宏
小林, 匠
樋口, 哲也
久保田, 一
大津, 展之
× 荒木, 英人 村川, 正宏 小林, 匠 樋口, 哲也 久保田, 一 大津, 展之
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| 著者名(英) |
Hidehito, Araki
Masahiro, Murakawa
Takumi, Kobayashi
Tetsuya, Higuchi
Hajime, Kubota
Nobuyuki, Otsu
× Hidehito, Araki Masahiro, Murakawa Takumi, Kobayashi Tetsuya, Higuchi Hajime, Kubota Nobuyuki, Otsu
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 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． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Abnormality detection in multi-channel time-series data is important for detecting and understanding changes of states in the source of the data. We propose a method for automatically detecting abnormality by using correlation-based features of multi-channel time-series data. In general, the feature vectors for normal patterns, which occur frequently in time-series, form the low-dimensional subspace in the feature space. The proposed method exploit the subspace by PCA and defines the abnormality as deviation from the subspace. In the experiment of abnormality detection in electrocardiogram, the proposed method outperformed conventional methods in terms of F-measure. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2009, 号 19(2009-MPS-73), p. 73-76, 発行日 2009-02-26 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
