The increasing automation in many areas of the Industry expressly demands to design efficient machine-learning solutions for the detection of abnormal events. With the ubiquitous deployment of sensors monitoring nearly continuously the health of complex infrastructures, anomaly detection can now rely on measurements sampled at a very high frequency, providing a very rich representation of the phenomenon under surveillance. In order to exploit fully the information thus collected, the observations cannot be treated as multivariate data anymore and a functional analysis approach is required. It is the purpose of this paper to investigate the performance of recent techniques for anomaly detection in the functional setup on real datasets. After an overview of the state-of-the-art and a visual-descriptive study, a variety of anomaly detection methods are compared. While taxonomies of abnormalities (e.g. shape, location) in the functional setup are documented in the literature, assigning a specific type to the identified anomalies appears to be a challenging task. Thus, strengths and weaknesses of the existing approaches are benchmarked in view of these highlighted types in a simulation study. Anomaly detection methods are next evaluated on two datasets, related to the monitoring of helicopters in flight and to the spectrometry of construction materials namely. The benchmark analysis is concluded by recommendation guidance for practitioners.


翻译:工业界许多领域日益自动化,明确要求设计高效的机器学习方法,以发现异常事件;随着传感器监测的部署无处不在,对复杂基础设施的健康状况的监测几乎是连续不断的,异常现象的探测现在可以依靠在非常高频取样的测量,对监测中的现象提供非常丰富的说明;为了充分利用所收集的信息,观察结果不再被视为多变数据,因此需要一种功能分析方法;因此,本文件的目的是调查在实际数据集功能设置中最近发现异常现象的技术的绩效;在对最新状态和视觉描述性研究进行概述之后,对各种异常现象的探测方法进行比较;虽然在功能设置中记录了异常现象的分类(例如形状、位置),但将所查明的异常情况指定一个具体类型似乎是一项具有挑战性的任务;因此,鉴于模拟研究中突出的这些类型,对现有方法的优缺点进行了基准。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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