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Information Fusion Based Decision Support via Hidden Markov Models and Time Series Anomaly Detection

机译：基于隐马尔可夫模型和时间序列异常检测的信息融合决策支持

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An Information Fusion (IF) based Decision Support Tool (DST) is presented to aid the identification of a target, from a large set of candidates, carrying out a pattern of activity which could be comprised of a wide variety of possible sub-activities and chronologies of events. The overall activity can only be defined in terms of its impact and in some cases detectable signatures of subactivities. Hidden Markov Models (HMMs) and time series anomaly detection methods process multi-modal sensor data which are then integrated by a novel, efficient Bayesian IF algorithm to provide a probability that each candidate under observation is carrying out the target activity. The DST has been developed to prototype status by implementing this framework using commercial off the shelf (COTS) software. The DST allows the decision maker to rapidly access current and historical situational awareness pictures quantifying the progress of the overall search. A range of geospatial visualization and data interrogation features available to the decision maker are described and their performance is qualitatively evaluated. Finally planned future developments are outlined.

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作者
Barker, J.; Green, R.; Thomas, P.; Brown, G.; Salmond, D.;
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作者单位

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年度 2009
页码 1-9
总页数 9
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
Anomalies ; Markov processes ; Data fusion ; Decision support systems ; Information processing ; Detection ; Symposia ; Algorithms ; Time series analysis;

机译：异常;马尔可夫过程;数据融合;决策支持系统;信息处理;检测;专题讨论会;算法;时间序列分析;

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