Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,391,023
Joint Exponential Smoothing and Trend-based Principal Component Analysis for Anomaly Detection in Wireless Sensor Networks
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Thien-Binh Dang, Hui-Gyu Yang, Manh-Hung Tran, Duc-Tai Le, Moonseong Kim, Hyunseung Choo
Nơi đăng:
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference;
S
ố:
2671-7298(eISSN);
Từ->đến trang
: 145-148;
Năm:
2019
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Principal Component Analysis (PCA) is a powerful technique in data analysis and widely used to detect anomalies in Wireless Sensor Networks. However, the performance of conventional PCA is not high on time-series data collected by sensors. In this paper, we propose a Joint Exponential Smoothing and Trend-based Principal Component Analysis (JES-TBPCA) for Anomaly Detection which is based on conventional PCA. Experimental results on a real dataset show a remarkably higher performance of JES-TBPCA comparing to conventional PCA model in detection of stuck-at and offset anomalies.
ABSTRACT
Principal Component Analysis (PCA) is a powerful technique in data analysis and widely used to detect anomalies in Wireless Sensor Networks. However, the performance of conventional PCA is not high on time-series data collected by sensors. In this paper, we propose a Joint Exponential Smoothing and Trend-based Principal Component Analysis (JES-TBPCA) for Anomaly Detection which is based on conventional PCA. Experimental results on a real dataset show a remarkably higher performance of JES-TBPCA comparing to conventional PCA model in detection of stuck-at and offset anomalies.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn