Artykuły w czasopismach na temat „Unsupervised anomaly detection”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Unsupervised anomaly detection”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
倪, 一鸣, i 松灿 陈. "Continual unsupervised anomaly detection". SCIENTIA SINICA Informationis 52, nr 1 (1.01.2022): 75. http://dx.doi.org/10.1360/ssi-2021-0192.
Pełny tekst źródłaShi, Chengming, Bo Luo, Hongqi Li, Bin Li, Xinyong Mao i Fangyu Peng. "Anomaly Detection via Unsupervised Learning for Tool Breakage Monitoring". International Journal of Machine Learning and Computing 6, nr 5 (październik 2016): 256–59. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2016.6.5.607.
Pełny tekst źródłaFarzad, Amir, i T. Aaron Gulliver. "Unsupervised log message anomaly detection". ICT Express 6, nr 3 (wrzesień 2020): 229–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2020.06.003.
Pełny tekst źródłaGoernitz, N., M. Kloft, K. Rieck i 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.
Pełny tekst źródłaAlmalawi, Abdulmohsen, Adil Fahad, Zahir Tari, Asif Irshad Khan, Nouf Alzahrani, Sheikh Tahir Bakhsh, Madini O. Alassafi, Abdulrahman Alshdadi i 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.
Pełny tekst źródłaTian, Yu, Haihua Liao, Jing Xu, Ya Wang, Shuai Yuan i 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.
Pełny tekst źródłaLok, Lai Kai, Vazeerudeen Abdul Hameed i Muhammad Ehsan Rana. "Hybrid machine learning approach for anomaly detection". Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 27, nr 2 (1.08.2022): 1016. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i2.pp1016-1024.
Pełny tekst źródłaGoldstein, Markus. "Special Issue on Unsupervised Anomaly Detection". Applied Sciences 13, nr 10 (11.05.2023): 5916. http://dx.doi.org/10.3390/app13105916.
Pełny tekst źródłaZhou, Wei, Yuan Gao, Jianhang Ji, Shicheng Li i Yugen Yi. "Unsupervised Anomaly Detection for Glaucoma Diagnosis". Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (1.10.2021): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5978495.
Pełny tekst źródłaChung, Hwehee, Jongho Park, Jongsoo Keum, Hongdo Ki i Seokho Kang. "Unsupervised Anomaly Detection Using Style Distillation". IEEE Access 8 (2020): 221494–502. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3043473.
Pełny tekst źródłaVincent, Vercruyssen, Meert Wannes i Davis Jesse. "Transfer Learning for Anomaly Detection through Localized and Unsupervised Instance Selection". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, nr 04 (3.04.2020): 6054–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6068.
Pełny tekst źródłaAmarbayasgalan, Tsatsral, Van Huy Pham, Nipon Theera-Umpon i 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.
Pełny tekst źródłaGuo, Jiahao, Xiaohuo Yu i 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.
Pełny tekst źródłaWen-Jen Ho, Wen-Jen Ho, Hsin-Yuan Hsieh Wen-Jen Ho i 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 (maj 2024): 455–63. http://dx.doi.org/10.53106/160792642024052503011.
Pełny tekst źródłaSong, 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.
Pełny tekst źródłaZHOU, JUNLIN, ALEKSANDAR LAZAREVIC, KUO-WEI HSU, JAIDEEP SRIVASTAVA, YAN FU i YUE WU. "UNSUPERVISED LEARNING BASED DISTRIBUTED DETECTION OF GLOBAL ANOMALIES". International Journal of Information Technology & Decision Making 09, nr 06 (listopad 2010): 935–57. http://dx.doi.org/10.1142/s0219622010004172.
Pełny tekst źródłaZhang, Shen Qi, Wei Yuan, Ran Yi i Li Chen. "DC operating circuit anomaly detection based on node voltage unsupervised time series". Journal of Physics: Conference Series 2474, nr 1 (1.04.2023): 012030. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2474/1/012030.
Pełny tekst źródłaYang, Zhengqiang, Junwei Tian i 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.
Pełny tekst źródłaLiu, Jiaqi, Kai Wu, Qiang Nie, Ying Chen, Bin-Bin Gao, Yong Liu, Jinbao Wang, Chengjie Wang i 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.
Pełny tekst źródłaNakao, Takahiro, Shouhei Hanaoka, Yukihiro Nomura, Masaki Murata, Tomomi Takenaga, Soichiro Miki, Takeyuki Watadani, Takeharu Yoshikawa, Naoto Hayashi i Osamu Abe. "Unsupervised Deep Anomaly Detection in Chest Radiographs". Journal of Digital Imaging 34, nr 2 (8.02.2021): 418–27. http://dx.doi.org/10.1007/s10278-020-00413-2.
Pełny tekst źródłaLiu, Boyang, Pang-Ning Tan i 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.
Pełny tekst źródłaLópez-Vizcaíno, Manuel, Carlos Dafonte, Francisco Nóvoa, Daniel Garabato i M. Álvarez. "Network Data Unsupervised Clustering to Anomaly Detection". Proceedings 2, nr 18 (17.09.2018): 1173. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2181173.
Pełny tekst źródłaLi, H., A. Achim i 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.
Pełny tekst źródłaKhan, Samir, Chun Fui Liew, Takehisa Yairi i Richard McWilliam. "Unsupervised anomaly detection in unmanned aerial vehicles". Applied Soft Computing 83 (październik 2019): 105650. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105650.
Pełny tekst źródłaOlson, C. C., K. P. Judd i J. M. Nichols. "Manifold learning techniques for unsupervised anomaly detection". Expert Systems with Applications 91 (styczeń 2018): 374–85. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.08.005.
Pełny tekst źródłaErgen, Tolga, i Suleyman Serdar Kozat. "Unsupervised Anomaly Detection With LSTM Neural Networks". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31, nr 8 (sierpień 2020): 3127–41. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2019.2935975.
Pełny tekst źródłaWang, Pei, Wei Zhai i Yang Cao. "Robustness Benchmark for Unsupervised Anomaly Detection Models". JUSTC 53 (2023): 1. http://dx.doi.org/10.52396/justc-2022-0165.
Pełny tekst źródłaXu, Haohao, Shuchang Xu i Wenzhen Yang. "Unsupervised industrial anomaly detection with diffusion models". Journal of Visual Communication and Image Representation 97 (grudzień 2023): 103983. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2023.103983.
Pełny tekst źródłaBulut, Okan, Guher Gorgun i Surina He. "Unsupervised Anomaly Detection in Sequential Process Data". Zeitschrift für Psychologie 232, nr 2 (kwiecień 2024): 74–94. http://dx.doi.org/10.1027/2151-2604/a000558.
Pełny tekst źródłaDai, Songmin, Yifan Wu, Xiaoqiang Li i 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.
Pełny tekst źródłaHu, Jingtao, En Zhu, Siqi Wang, Xinwang Liu, Xifeng Guo i 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.
Pełny tekst źródłaHang, Feilu, Wei Guo, Hexiong Chen, Linjiang Xie, Xiaoyu Bai i Yao Liu. "Network Intrusion Anomaly Detection Model Based on Multiclassifier Fusion Technology". Mobile Information Systems 2023 (8.04.2023): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2023/1594622.
Pełny tekst źródłaShao, Yingzhao, Yunsong Li, Li Li, Yuanle Wang, Yuchen Yang, Yueli Ding, Mingming Zhang, Yang Liu i 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.
Pełny tekst źródłaRashid, A. N. M. Bazlur, Mohiuddin Ahmed, Leslie F. Sikos i 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.
Pełny tekst źródłaKlarák, Jaromír, Robert Andok, Peter Malík, Ivan Kuric, Mário Ritomský, Ivana Klačková i Hung-Yin Tsai. "From Anomaly Detection to Defect Classification". Sensors 24, nr 2 (10.01.2024): 429. http://dx.doi.org/10.3390/s24020429.
Pełny tekst źródłaQu, YanZe, HaiLong Ma i 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.
Pełny tekst źródłaLiu, Wenqiang, Li Yan, Ningning Ma, Gaozhou Wang, Xiaolong Ma, Peishun Liu i 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.
Pełny tekst źródłaKatser, Iurii, Viacheslav Kozitsin, Victor Lobachev i Ivan Maksimov. "Unsupervised Offline Changepoint Detection Ensembles". Applied Sciences 11, nr 9 (9.05.2021): 4280. http://dx.doi.org/10.3390/app11094280.
Pełny tekst źródłaZoppi, Tommaso, Andrea Ceccarelli, Tommaso Capecchi i Andrea Bondavalli. "Unsupervised Anomaly Detectors to Detect Intrusions in the Current Threat Landscape". ACM/IMS Transactions on Data Science 2, nr 2 (2.04.2021): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3441140.
Pełny tekst źródłaDu, Yan, Yuanyuan Huang, Guogen Wan i 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.
Pełny tekst źródłaApostol, Ioana, Marius Preda, Constantin Nila i Ion Bica. "IoT Botnet Anomaly Detection Using Unsupervised Deep Learning". Electronics 10, nr 16 (4.08.2021): 1876. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10161876.
Pełny tekst źródłaArjunan, 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.
Pełny tekst źródłaLe, Duc C., i Nur Zincir-Heywood. "Anomaly Detection for Insider Threats Using Unsupervised Ensembles". IEEE Transactions on Network and Service Management 18, nr 2 (czerwiec 2021): 1152–64. http://dx.doi.org/10.1109/tnsm.2021.3071928.
Pełny tekst źródłaSpiekermann, Daniel, i Jörg Keller. "Unsupervised packet-based anomaly detection in virtual networks". Computer Networks 192 (czerwiec 2021): 108017. http://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2021.108017.
Pełny tekst źródłaAnitha Kumari, K., Avinash Sharma, R. Barani Priyanga i 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.
Pełny tekst źródłaJeong, Woodon, Mohammed S. Almubarak i 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.
Pełny tekst źródłaWang, Jin, Changqing Zhao, Shiming He, Yu Gu, Osama Alfarraj i 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.
Pełny tekst źródłaKandanaarachchi, Sevvandi. "Unsupervised anomaly detection ensembles using item response theory". Information Sciences 587 (marzec 2022): 142–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.042.
Pełny tekst źródłaWang, Zhipeng, Chunping Hou, Bangbang Ge, Yang Liu, Zhicheng Dong i Zhiqiang Wu. "Unsupervised anomaly detection via dual transformation‐aware embeddings". IET Image Processing 16, nr 6 (8.02.2022): 1657–68. http://dx.doi.org/10.1049/ipr2.12438.
Pełny tekst źródłaSon, Jonghwan, Chayoung Kim i 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.
Pełny tekst źródła