Zeitschriftenartikel zum Thema „Unsupervised anomaly detection“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Unsupervised anomaly detection" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
倪, 一鸣, und 松灿 陈. „Continual unsupervised anomaly detection“. SCIENTIA SINICA Informationis 52, Nr. 1 (01.01.2022): 75. http://dx.doi.org/10.1360/ssi-2021-0192.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Chengming, Bo Luo, Hongqi Li, Bin Li, Xinyong Mao und Fangyu Peng. „Anomaly Detection via Unsupervised Learning for Tool Breakage Monitoring“. International Journal of Machine Learning and Computing 6, Nr. 5 (Oktober 2016): 256–59. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2016.6.5.607.
Der volle Inhalt der QuelleFarzad, Amir, und T. Aaron Gulliver. „Unsupervised log message anomaly detection“. ICT Express 6, Nr. 3 (September 2020): 229–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2020.06.003.
Der volle Inhalt der QuelleGoernitz, N., M. Kloft, K. Rieck und U. Brefeld. „Toward Supervised Anomaly Detection“. Journal of Artificial Intelligence Research 46 (20.02.2013): 235–62. http://dx.doi.org/10.1613/jair.3623.
Der volle Inhalt der QuelleAlmalawi, Abdulmohsen, Adil Fahad, Zahir Tari, Asif Irshad Khan, Nouf Alzahrani, Sheikh Tahir Bakhsh, Madini O. Alassafi, Abdulrahman Alshdadi und Sana Qaiyum. „Add-On Anomaly Threshold Technique for Improving Unsupervised Intrusion Detection on SCADA Data“. Electronics 9, Nr. 6 (18.06.2020): 1017. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9061017.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Yu, Haihua Liao, Jing Xu, Ya Wang, Shuai Yuan und Naijin Liu. „Unsupervised Spectrum Anomaly Detection Method for Unauthorized Bands“. Space: Science & Technology 2022 (21.02.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.34133/2022/9865016.
Der volle Inhalt der QuelleLok, Lai Kai, Vazeerudeen Abdul Hameed und Muhammad Ehsan Rana. „Hybrid machine learning approach for anomaly detection“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 27, Nr. 2 (01.08.2022): 1016. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i2.pp1016-1024.
Der volle Inhalt der QuelleGoldstein, Markus. „Special Issue on Unsupervised Anomaly Detection“. Applied Sciences 13, Nr. 10 (11.05.2023): 5916. http://dx.doi.org/10.3390/app13105916.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Wei, Yuan Gao, Jianhang Ji, Shicheng Li und Yugen Yi. „Unsupervised Anomaly Detection for Glaucoma Diagnosis“. Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (01.10.2021): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5978495.
Der volle Inhalt der QuelleChung, Hwehee, Jongho Park, Jongsoo Keum, Hongdo Ki und Seokho Kang. „Unsupervised Anomaly Detection Using Style Distillation“. IEEE Access 8 (2020): 221494–502. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3043473.
Der volle Inhalt der QuelleVincent, Vercruyssen, Meert Wannes und Davis Jesse. „Transfer Learning for Anomaly Detection through Localized and Unsupervised Instance Selection“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 6054–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6068.
Der volle Inhalt der QuelleAmarbayasgalan, Tsatsral, Van Huy Pham, Nipon Theera-Umpon und Keun Ho Ryu. „Unsupervised Anomaly Detection Approach for Time-Series in Multi-Domains Using Deep Reconstruction Error“. Symmetry 12, Nr. 8 (29.07.2020): 1251. http://dx.doi.org/10.3390/sym12081251.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Jiahao, Xiaohuo Yu und Lu Wang. „Unsupervised Anomaly Detection and Segmentation on Dirty Datasets“. Future Internet 14, Nr. 3 (13.03.2022): 86. http://dx.doi.org/10.3390/fi14030086.
Der volle Inhalt der QuelleWen-Jen Ho, Wen-Jen Ho, Hsin-Yuan Hsieh Wen-Jen Ho und Chia-Wei Tsai Hsin-Yuan Hsieh. „Anomaly Detection Model of Time Segment Power Usage Behavior Using Unsupervised Learning“. 網際網路技術學刊 25, Nr. 3 (Mai 2024): 455–63. http://dx.doi.org/10.53106/160792642024052503011.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Yide. „Weakly-Supervised and Unsupervised Video Anomaly Detection“. Highlights in Science, Engineering and Technology 12 (26.08.2022): 160–70. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v12i.1444.
Der volle Inhalt der QuelleZHOU, JUNLIN, ALEKSANDAR LAZAREVIC, KUO-WEI HSU, JAIDEEP SRIVASTAVA, YAN FU und YUE WU. „UNSUPERVISED LEARNING BASED DISTRIBUTED DETECTION OF GLOBAL ANOMALIES“. International Journal of Information Technology & Decision Making 09, Nr. 06 (November 2010): 935–57. http://dx.doi.org/10.1142/s0219622010004172.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Shen Qi, Wei Yuan, Ran Yi und Li Chen. „DC operating circuit anomaly detection based on node voltage unsupervised time series“. Journal of Physics: Conference Series 2474, Nr. 1 (01.04.2023): 012030. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2474/1/012030.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Zhengqiang, Junwei Tian und Ning Li. „Flow Graph Anomaly Detection Based on Unsupervised Learning“. Mobile Information Systems 2022 (31.03.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4194714.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jiaqi, Kai Wu, Qiang Nie, Ying Chen, Bin-Bin Gao, Yong Liu, Jinbao Wang, Chengjie Wang und Feng Zheng. „Unsupervised Continual Anomaly Detection with Contrastively-Learned Prompt“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 4 (24.03.2024): 3639–47. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28153.
Der volle Inhalt der QuelleNakao, Takahiro, Shouhei Hanaoka, Yukihiro Nomura, Masaki Murata, Tomomi Takenaga, Soichiro Miki, Takeyuki Watadani, Takeharu Yoshikawa, Naoto Hayashi und Osamu Abe. „Unsupervised Deep Anomaly Detection in Chest Radiographs“. Journal of Digital Imaging 34, Nr. 2 (08.02.2021): 418–27. http://dx.doi.org/10.1007/s10278-020-00413-2.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Boyang, Pang-Ning Tan und Jiayu Zhou. „Unsupervised Anomaly Detection by Robust Density Estimation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 4 (28.06.2022): 4101–8. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i4.20328.
Der volle Inhalt der QuelleLópez-Vizcaíno, Manuel, Carlos Dafonte, Francisco Nóvoa, Daniel Garabato und M. Álvarez. „Network Data Unsupervised Clustering to Anomaly Detection“. Proceedings 2, Nr. 18 (17.09.2018): 1173. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2181173.
Der volle Inhalt der QuelleLi, H., A. Achim und D. Bull. „Unsupervised video anomaly detection using feature clustering“. IET Signal Processing 6, Nr. 5 (2012): 521. http://dx.doi.org/10.1049/iet-spr.2011.0074.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Samir, Chun Fui Liew, Takehisa Yairi und Richard McWilliam. „Unsupervised anomaly detection in unmanned aerial vehicles“. Applied Soft Computing 83 (Oktober 2019): 105650. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105650.
Der volle Inhalt der QuelleOlson, C. C., K. P. Judd und J. M. Nichols. „Manifold learning techniques for unsupervised anomaly detection“. Expert Systems with Applications 91 (Januar 2018): 374–85. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.08.005.
Der volle Inhalt der QuelleErgen, Tolga, und Suleyman Serdar Kozat. „Unsupervised Anomaly Detection With LSTM Neural Networks“. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31, Nr. 8 (August 2020): 3127–41. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2019.2935975.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Pei, Wei Zhai und Yang Cao. „Robustness Benchmark for Unsupervised Anomaly Detection Models“. JUSTC 53 (2023): 1. http://dx.doi.org/10.52396/justc-2022-0165.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Haohao, Shuchang Xu und Wenzhen Yang. „Unsupervised industrial anomaly detection with diffusion models“. Journal of Visual Communication and Image Representation 97 (Dezember 2023): 103983. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2023.103983.
Der volle Inhalt der QuelleBulut, Okan, Guher Gorgun und Surina He. „Unsupervised Anomaly Detection in Sequential Process Data“. Zeitschrift für Psychologie 232, Nr. 2 (April 2024): 74–94. http://dx.doi.org/10.1027/2151-2604/a000558.
Der volle Inhalt der QuelleDai, Songmin, Yifan Wu, Xiaoqiang Li und Xiangyang Xue. „Generating and Reweighting Dense Contrastive Patterns for Unsupervised Anomaly Detection“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 2 (24.03.2024): 1454–62. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i2.27910.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Jingtao, En Zhu, Siqi Wang, Xinwang Liu, Xifeng Guo und Jianping Yin. „An Efficient and Robust Unsupervised Anomaly Detection Method Using Ensemble Random Projection in Surveillance Videos“. Sensors 19, Nr. 19 (24.09.2019): 4145. http://dx.doi.org/10.3390/s19194145.
Der volle Inhalt der QuelleHang, Feilu, Wei Guo, Hexiong Chen, Linjiang Xie, Xiaoyu Bai und Yao Liu. „Network Intrusion Anomaly Detection Model Based on Multiclassifier Fusion Technology“. Mobile Information Systems 2023 (08.04.2023): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2023/1594622.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Yingzhao, Yunsong Li, Li Li, Yuanle Wang, Yuchen Yang, Yueli Ding, Mingming Zhang, Yang Liu und Xiangqiang Gao. „RANet: Relationship Attention for Hyperspectral Anomaly Detection“. Remote Sensing 15, Nr. 23 (30.11.2023): 5570. http://dx.doi.org/10.3390/rs15235570.
Der volle Inhalt der QuelleRashid, A. N. M. Bazlur, Mohiuddin Ahmed, Leslie F. Sikos und Paul Haskell-Dowland. „Anomaly Detection in Cybersecurity Datasets via Cooperative Co-evolution-based Feature Selection“. ACM Transactions on Management Information Systems 13, Nr. 3 (30.09.2022): 1–39. http://dx.doi.org/10.1145/3495165.
Der volle Inhalt der QuelleKlarák, Jaromír, Robert Andok, Peter Malík, Ivan Kuric, Mário Ritomský, Ivana Klačková und Hung-Yin Tsai. „From Anomaly Detection to Defect Classification“. Sensors 24, Nr. 2 (10.01.2024): 429. http://dx.doi.org/10.3390/s24020429.
Der volle Inhalt der QuelleQu, YanZe, HaiLong Ma und YiMing Jiang. „CRND: An Unsupervised Learning Method to Detect Network Anomaly“. Security and Communication Networks 2022 (28.10.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9509417.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Wenqiang, Li Yan, Ningning Ma, Gaozhou Wang, Xiaolong Ma, Peishun Liu und Ruichun Tang. „Unsupervised Deep Anomaly Detection for Industrial Multivariate Time Series Data“. Applied Sciences 14, Nr. 2 (16.01.2024): 774. http://dx.doi.org/10.3390/app14020774.
Der volle Inhalt der QuelleKatser, Iurii, Viacheslav Kozitsin, Victor Lobachev und Ivan Maksimov. „Unsupervised Offline Changepoint Detection Ensembles“. Applied Sciences 11, Nr. 9 (09.05.2021): 4280. http://dx.doi.org/10.3390/app11094280.
Der volle Inhalt der QuelleZoppi, Tommaso, Andrea Ceccarelli, Tommaso Capecchi und Andrea Bondavalli. „Unsupervised Anomaly Detectors to Detect Intrusions in the Current Threat Landscape“. ACM/IMS Transactions on Data Science 2, Nr. 2 (02.04.2021): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3441140.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Yan, Yuanyuan Huang, Guogen Wan und Peilin He. „Deep Learning-Based Cyber–Physical Feature Fusion for Anomaly Detection in Industrial Control Systems“. Mathematics 10, Nr. 22 (20.11.2022): 4373. http://dx.doi.org/10.3390/math10224373.
Der volle Inhalt der QuelleApostol, Ioana, Marius Preda, Constantin Nila und Ion Bica. „IoT Botnet Anomaly Detection Using Unsupervised Deep Learning“. Electronics 10, Nr. 16 (04.08.2021): 1876. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10161876.
Der volle Inhalt der QuelleArjunan, Tamilselvan. „A Comparative Study of Deep Neural Networks and Support Vector Machines for Unsupervised Anomaly Detection in Cloud Computing Environments“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 2 (29.02.2024): 983–90. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.58496.
Der volle Inhalt der QuelleLe, Duc C., und Nur Zincir-Heywood. „Anomaly Detection for Insider Threats Using Unsupervised Ensembles“. IEEE Transactions on Network and Service Management 18, Nr. 2 (Juni 2021): 1152–64. http://dx.doi.org/10.1109/tnsm.2021.3071928.
Der volle Inhalt der QuelleSpiekermann, Daniel, und Jörg Keller. „Unsupervised packet-based anomaly detection in virtual networks“. Computer Networks 192 (Juni 2021): 108017. http://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2021.108017.
Der volle Inhalt der QuelleAnitha Kumari, K., Avinash Sharma, R. Barani Priyanga und A. Kevin Paul. „ENERGY DATA ANOMALY DETECTION USING UNSUPERVISED LEARNING TECHNIQUES“. Advances in Mathematics: Scientific Journal 9, Nr. 9 (25.08.2020): 6687–98. http://dx.doi.org/10.37418/amsj.9.9.26.
Der volle Inhalt der QuelleJeong, Woodon, Mohammed S. Almubarak und Constantinos Tsingas. „Seismic erratic noise attenuation using unsupervised anomaly detection“. Geophysical Prospecting 69, Nr. 7 (11.06.2021): 1473–86. http://dx.doi.org/10.1111/1365-2478.13123.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jin, Changqing Zhao, Shiming He, Yu Gu, Osama Alfarraj und Ahed Abugabah. „LogUAD: Log Unsupervised Anomaly Detection Based on Word2Vec“. Computer Systems Science and Engineering 41, Nr. 3 (2022): 1207–22. http://dx.doi.org/10.32604/csse.2022.022365.
Der volle Inhalt der QuelleKandanaarachchi, Sevvandi. „Unsupervised anomaly detection ensembles using item response theory“. Information Sciences 587 (März 2022): 142–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.042.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Zhipeng, Chunping Hou, Bangbang Ge, Yang Liu, Zhicheng Dong und Zhiqiang Wu. „Unsupervised anomaly detection via dual transformation‐aware embeddings“. IET Image Processing 16, Nr. 6 (08.02.2022): 1657–68. http://dx.doi.org/10.1049/ipr2.12438.
Der volle Inhalt der QuelleSon, Jonghwan, Chayoung Kim und Minjoong Jeong. „Unsupervised Learning for Anomaly Detection of Electric Motors“. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing 23, Nr. 4 (10.03.2022): 421–27. http://dx.doi.org/10.1007/s12541-022-00635-0.
Der volle Inhalt der Quelle