KHO THƯ VIỆN 🔎

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

➤  Gửi thông báo lỗi    ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu:     PDF
Số trang:         88 Trang
Tài liệu:           ✅  ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT
 













Nội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách ủa lôi.Các số liệu, kết quâ ncu trong luận văn là trung thực.Tp.IICM, ngây 28 tháng 02 năm 2021IIọc viênNguyền Vãn ThánhXILỜI CẢM TẠ •Trước tiên tòi x

in chân thành cam ơn đến TS Nguyền Thành Sơn. người Thầy luôn lận tâm, lận linh và đầy trách nhiệm khi hướng đản và luôn lạo điều kiện cho tôi thực hi (Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

ện dể tài luận vãn này.Tới cùng xin chân thành gưi lời cam ơn đến Quý Thầy Cô trong bộ môn Khoa học máy lính. Khoa công nghệ thông tin. trường đại học

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

Sư Phạm Kỳ Thuật Tp. Hô Chi Minh.Cuồi cùng là lời câm cm đen các thành vicn trong gia đình luôn động viên, giúp đờ cho lôi hoàn thành luận văn này.Ba

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách vui lòng khi nhận được nhừng ý kiên đóng góp quý báu.Tp.HCM, ngày 28 tháng 02 năm 2021IIọc viênNguyền Vãn ThànhxiiTÓM TẢTTrong xu thê phát triển chung

của the giới, khoa học máy linh nói chung hay khoa học dừ liệu nói ricng đặc biệt là khai phá dừ liệu chuồi thời gian đà và dang dược phát triển một (Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

chặn dường dãi. đóng góp tích cực vào sự bùng nồ công nghệ 4.0.1rong xu thê đó. việc ứng dụng khoa học dừ liệu hay khai phá dừ liệu vào phát hiện nhưn

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

g bẩt thường, ngoại lệ. ngoại lai. bắt hóa. ... nhẩm phát hiện các khác biệt, dị biệt đà và đang được ứng dụng rộng rài cho các ngành y lê. công nghiệ

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách hính và giìí một vai trò ràl quan trong trong khai phá dừ liệu.Vì vậy bài toán phát hiện bất thường trên dừ liệu chuồi thòi gian băng ma trận khoan cá

ch có hai vấn dề cẩn giai quyết chinh. Thứ nhất phái chọn chiều dài chuồi con bao nhiêu là họp lý là hiệu quá. ì hử hai tìm kiêm tư (Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

trùng chuồi con trên dừ liệu chuồi thòi gian dể thao tác phát hiện bất thường.về xác dinh chiều dãi chuồi con hiện nay luận vãn vần chọn theo cơ số m

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

u 2 như: 64, 128, 256. 512, 1024. ... mà chưa chọn lự động đế đạt được loi ưu tùy vào tập dừ liệu.Vê bài toán lim kicm bai thường, luận vãn áp dụng ha

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách ật SWAMP còn sứ dụng phưoug pháp thu giảm PAA dế tăng hiệu quá khi tính toán.Luận vãn dà thực nghiệm dược các tập dừ liệu từ cách lĩnh vực khác nhau n

hư: y tế (tập ECG), khoa học. Vù trụ (làu con thoi), vã các tập dừ liệu thực tế đề có được các kết quà khác chinh xác nhẩm so sánh dược tinh hiếu quả (Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

cua các giai thuật.xiiiABSTRACTIn the general development trend of the world, computer science in general or data science in particular, time series d

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

ata mining, in particular, has been developing a long way. positively contributing to Technology 4.0.In that trend, the application of data science or

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách widely applied, widely used in the medical, industry, space sciences,...Time series data exist in a wide variety of practical applications from the f

ields of science and engineering, to medicine, economics, finance, and play a very important role in data mining.Therefore, the problem of detecting a (Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

nomalies on time series data by distance matrix has two main problems that need to be solved, firstly, it is necessary to choose how much substrate le

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

ngth is reasonable and effective. The second search for the same by comparing the substring on time series data to anomaly detect operation.Regarding

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách en automatically to achieve optimization depending on the data set.Regarding the unusual search problem, the thesis applies two algorithms SCRIMP I an

d SWAMP to calculate matrix distances by using the sliding window for each point. In addition, the SWAMP algorithm also uses a reduction of the PAA me (Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

thod to increase efficiency when calculating.The thesis has experimented with datasets from different fields such as medical (ECG), science, space (sp

(Luận văn thạc sĩ) Phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian dựa vào ma trận khoảng cách

ace shuttle), and real data sets to gel other results, accuracy ill order to compare the effectiveness of other algorithms.xiv

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết qua tham khảo ùr các còng trinh khác như đà trình bày trong luận văn. đây là công trình nghiền cứu củ

Gọi ngay
Chat zalo
Facebook