Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Anomaly Detection on Tennessee Eastman Process Data

論文の概要: Deep Anomaly Detection on Tennessee Eastman Process Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05904v1
Date: Fri, 10 Mar 2023 13:20:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-13 15:01:20.861476
Title: Deep Anomaly Detection on Tennessee Eastman Process Data
Title（参考訳）: テネシー・イーストマンプロセスデータの深部異常検出
Authors: Fabian Hartung, Billy Joe Franks, Tobias Michels, Dennis Wagner, Philipp Liznerski, Steffen Reithermann, Sophie Fellenz, Fabian Jirasek, Maja Rudolph, Daniel Neider, Heike Leitte, Chen Song, Benjamin Kloepper, Stephan Mandt, Michael Bortz, Jakob Burger, Hans Hasse, Marius Kloft
Abstract要約: 本稿では,化学プロセスデータに対する最新の(深層学習)教師なし異常検出手法の総合的評価と解析を行う。我々は、30年近くにわたって異常検出手法をベンチマークする標準的なリトマステストであるテネシー・イーストマンプロセスデータセットに焦点を当てた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.333297112690627
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper provides the first comprehensive evaluation and analysis of modern (deep-learning) unsupervised anomaly detection methods for chemical process data. We focus on the Tennessee Eastman process dataset, which has been a standard litmus test to benchmark anomaly detection methods for nearly three decades. Our extensive study will facilitate choosing appropriate anomaly detection methods in industrial applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,化学プロセスデータに対する最新の(深層学習)教師なし異常検出手法の総合的評価と解析を行う。我々は、30年近くにわたって異常検出手法をベンチマークする標準的なリトマステストであるテネシー・イーストマンプロセスデータセットに焦点を当てた。本研究は,産業応用における適切な異常検出手法の選定を容易にする。

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