論文の概要: Functional Anomaly Detection: a Benchmark Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05115v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 18:20:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-14 17:54:37.151393
• Title: Functional Anomaly Detection: a Benchmark Study
• Title（参考訳）: 機能異常検出:ベンチマークによる検討
• Authors: Guillaume Staerman, Eric Adjakossa, Pavlo Mozharovskyi, Vera Hofer, Jayant Sen Gupta and Stephan Cl\'emen\c{c}on
• Abstract要約: 異常検出は、非常に高い周波数でサンプリングされた測定に依存することができる。 本研究の目的は, 実データセット上の機能的設定において, 異常検出のための最近の手法の性能について検討することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.444788548423704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 業界の多くの分野における自動化の増大は、異常事象検出のための効率的な機械学習ソリューションの設計を明言している。 複雑なインフラストラクチャの状態をほぼ連続的に監視するセンサーがユビキタスに配備されることにより、異常検出は非常に高い頻度でサンプリングされた測定値に依存するようになり、監視下での現象の非常に豊かな表現が可能になる。 このように収集した情報を完全に活用するために、観測をもはや多変量データとして扱うことはできず、機能分析のアプローチが必要となる。 本研究の目的は, 実データ集合上の機能的セットアップにおける異常検出手法の最近の性能について検討することである。 最先端技術の概要と視覚記述的研究を経て,様々な異常検出手法を比較した。 機能的設定における異常(形状、位置など)の分類は文献に記録されているが、特定された異常に特定の型を割り当てることは難しい作業である。 このように,シミュレーション研究において,既存の手法の強みと弱みをこれらの強調型の観点からベンチマークする。 次に、飛行中のヘリコプターの監視と、建設材料の分光分析に関する2つのデータセットを用いて異常検出手法を評価する。 ベンチマーク分析は、実践者への推奨ガイダンスによって結論づけられる。

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