Abstrakt. En anordnings normala funktion kan karakteriseras i olika temporaltillstånd. För att identifiera dessa tillstånd introducerar vi en segmenteringsalgoritm kallad Gecko som kan bestämma ett rimligt antal segment med vår föreslagna L-metod. Vi använder sedan RIPPER-klassificeringsalgoritmen för att beskriva dessa tillstånd i logiska regler. Slutligen läggs övergångslogiken mellan staterna till för att skapa en ändlig statautomaton. Våra empiriska resultat, på data som erhållits från NASAs skyttelprogram, indikerar att Gecko segmenteringsalgoritm är jämförbar med en mänsklig expert på att identifiera tillstånd, och vår L-metod presterar bättre än den befintliga permutationstestmetoden när det gäller att bestämma antalet segment för att återvända i segmenteringsalgoritmer. Empiriska resultat har också visat att vårt övergripande system kan spåra normalt beteende och upptäcka anomalier.
En RIPPER-klassificeringsalgoritm används för att beskriva de logiska reglerna för att upptäcka avvikelserna REF från tidsseriedata.
Learning States and Rules for Detecting Anomalies in Time Series
{'venue': 'Applied Intelligence', 'journal': 'Applied Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}