الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: كشف الشذوذ في السلاسل الزمنية
-
DACAD: التعلم التبايني لتكيف المجال لاكتشاف الشذوذ في السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات DACAD: Domain Adaptation Contrastive Learning for Anomaly Detection in Multivariate Time Series
2026 | المؤلف: Zahra Zamanzadeh Darban وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في سياق الكشف عن الشذوذ في السلاسل الزمنية (TSAD)، يتم معالجة تحدي البيانات المعلّمة المحدودة من خلال نموذج التعلم التبايني للتكيف مع المجال المقترح للكشف عن الشذوذ في السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات (DACAD). يدمج هذا النموذج التكيف مع المجال غير المراقب (UDA) مع التعلم التبايني، مما يسمح له بالاستفادة من البيانات المعلّمة من مجال ذي…
-
VUS: مقاييس دقة فعالة وكفؤة لاكتشاف الشذوذ في السلاسل الزمنية VUS: effective and efficient accuracy measures for time-series anomaly detection
2026 | المؤلف: Paul Boniol وآخرون | المجلة: The VLDB Journal | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يعد اكتشاف الشذوذ (AD) في تحليلات السلاسل الزمنية أمرًا حيويًا نظرًا لآثاره على تطبيقات متنوعة. على عكس اكتشاف الشذوذ التقليدي القائم على النقاط، الذي يركز على الشواذ الفردية، يتناول اكتشاف الشذوذ في السلاسل الزمنية أيضًا الشذوذ القائم على النطاقات الذي يمتد عبر عدة ملاحظات. عادةً ما تستخدم تقييمات طرق اكتشاف الشذوذ مقاييس قائمة على النقاط…