Projects/IPA2013/異常検知/ChangeFinder
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
[[Projects]]
*ChangeFinderとは [#m4a7b13b]
**概要 [#o037b04e]
-時系列データにおける値の急激な変化をリアルタイムに検出す...
**適用例 [#o7f6ffa9]
-金融時系列データからのイベント検出
-時系列信号データからの通信品質監視
-ネットワーク等のシステム障害検出
**特徴 [#pbd7f397]
-ARモデルを用いてモデル化し，これに忘却型学習アルゴリズム...
--定常な時系列データ：時系列データの性質が変わらないと仮定
--非定常な時系列データ：時系列データの性質が変わる場合に...
**アルゴリズム [#q2eb0945]
+時系列データに対してARモデルを用いた予測値と実測値との差...
+平滑化（複数の時点での平均をとる）を行いノイズを消す
+2のデータに対して，もう一度学習を行う
+もう一度平滑化を行う
*使い方 [#fff41c11]
*参考 [#cea6f891]
-http://cl-www.msi.co.jp/reports/changefinder.html
-http://jpn.nec.com/rd/datamining/research/changefinder.h...
-http://blog.matsumoto-r.jp/files/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E7%9...
**ダウンロード [#vf3c4d35]
終了行:
[[Projects]]
*ChangeFinderとは [#m4a7b13b]
**概要 [#o037b04e]
-時系列データにおける値の急激な変化をリアルタイムに検出す...
**適用例 [#o7f6ffa9]
-金融時系列データからのイベント検出
-時系列信号データからの通信品質監視
-ネットワーク等のシステム障害検出
**特徴 [#pbd7f397]
-ARモデルを用いてモデル化し，これに忘却型学習アルゴリズム...
--定常な時系列データ：時系列データの性質が変わらないと仮定
--非定常な時系列データ：時系列データの性質が変わる場合に...
**アルゴリズム [#q2eb0945]
+時系列データに対してARモデルを用いた予測値と実測値との差...
+平滑化（複数の時点での平均をとる）を行いノイズを消す
+2のデータに対して，もう一度学習を行う
+もう一度平滑化を行う
*使い方 [#fff41c11]
*参考 [#cea6f891]
-http://cl-www.msi.co.jp/reports/changefinder.html
-http://jpn.nec.com/rd/datamining/research/changefinder.h...
-http://blog.matsumoto-r.jp/files/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E7%9...
**ダウンロード [#vf3c4d35]
ページ名:
![[PukiWiki]](image/wadanyan.png "[PukiWiki]")
