ABSTRACT Outlier detektion är ett mycket viktigt problem i en mängd olika tillämpningsområden. Många detektionsmetoder är bristfälliga för datamängder med högdimensionella tidsserier som innehåller både isolerade och monterade avvikelser. I detta dokument föreslår vi en Outlier Detection metod baserad på Cross-korrelation Analysis (ODCA). ODCA består av tre huvuddelar. De är förbehandling av data, extremistanalys och avvikande rang. För det första undersöker vi en linjär interpoleringsmetod för att omvandla monterade yttre delar till isolerade. För det andra föreslås en detekteringsmekanism baserad på korskorreleringsanalysen för att omvandla de högdimensionella datamängderna till 1-D-korreleringsfunktionen, enligt vilken den isolerade avvikelsen bestäms. Slutligen, en multilevel Otsu metod används för att hjälpa oss att välja rank trösklar adaptivt och producera onormala prover på olika nivåer. För att illustrera effektiviteten hos ODCA-algoritmen utförs fyra experiment med hjälp av flera högdimensionella tidsseriedatamängder, som inkluderar två småskaliga uppsättningar och två storskaliga uppsättningar. Dessutom jämför vi den föreslagna algoritmen med detektionsmetoderna baserade på waveletanalys, bilateral filtrering, partikelsvärmoptimering, automatisk regression och extrem inlärningsmaskin. Dessutom diskuterar vi robustheten hos ODCA-algoritmen. De statistiska resultaten visar att ODCA-algoritmen är mycket bättre än befintliga konventionella metoder i både effektivitet och tids komplexitet.
Lu m.fl. I REF föreslogs en exlier detektionsalgoritm baserad på korskorrelationsanalys kallad ODCA för tidsseriedatauppsättning.
An Outlier Detection Algorithm Based on Cross-Correlation Analysis for Time Series Dataset
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}