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高次局所自己相関特徴による多チャンネル時系列データからの異常検知

机译:通过高阶局部自相关特征从多通道时间序列数据中进行异常检测

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摘要

多チャンネル時系列データからの異常検知は,データ源rnの異常状態などの状態変化を知る上で非常に重要である。rn例えば,医療現場では一般に時系列である患者のバイタルrnデータの異常を検知することで,疾患の有無を調べる。しrnかしながら,従来の異常検知手法では主に単チャンネルのrnみを村象としており(1),多チャンネルの時系列データを効rn率的に扱う手法は少ない。一また,各種応用分野における異rn常検知手法も開発されているが,その間題に対する事前知rn識は不可欠であり,汎用的ではない。
机译:从多通道时间序列数据中进行异常检测对于了解状态变化(例如数据源rn的异常状态)非常重要。例如,在医学领域,通过检测患者的生命数据中的异常(通常是时间序列)来调查疾病的存在与否。但是,在常规的异常检测方法中,主要使用单通道rn(1),并且很少有方法可以有效地处理多通道时间序列数据。另外,已经开发了各种应用领域中的异常检测方法,但是关于该主题的先验知识是必不可少的并且不是通用的。

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