DAECC-OC-SVM2 이상치 탐지] 논문 리뷰 -(4)Deep-Compact-Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems Deep-Compact- Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems 본 논문은 MDPI 논문이며, sensors 저널에 등록된 논문이다. Impact Factor는 4.35이며, Unsupervised anomaly detection으로 클러스터링을 이용한 이상값 감지 방법론이다. 또한 LSTM을 기반으로 한 Autoencoder을 쓰기에 이상치 탐지에 적합하다고 생각했다. 4.3. DAECC-OC-SVM Performance Discussion 제안된 이상 탐지 방법의 효율성을 이해하기 위해 행동과 성능을 보여주는 몇 가지 추가 테스트가 제공된다. 이를 위해 먼저 방법론의 핵심, 즉 DAE의 특성화.. 2022. 3. 11. 이상치 탐지] 논문 리뷰 -(3)Deep-Compact-Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems Deep-Compact- Clustering Based Anomaly Detection Applied to Electromechanical Industrial Systems 본 논문은 MDPI 논문이며, sensors 저널에 등록된 논문이다. Impact Factor는 4.35이며, Unsupervised anomaly detection으로 클러스터링을 이용한 이상값 감지 방법론이다. 또한 LSTM을 기반으로 한 Autoencoder을 쓰기에 이상치 탐지에 적합하다고 생각했다. 아래 그림은 DAECC-DC-SVM 방법의 틀로서, 제안된 이상 탐지 모니터링 방법론의 단계별 흐름도이다. 3. Methodology 3.1. Data Acquisition 제안된 방법론의 첫 번째 단계는 회전 시스템의 상태와 관.. 2022. 3. 10. 이전 1 다음
