文件名称：使用异常检测框架为物联网网络和智能环境推导智能数据分析-研究论文
文件大小：236KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 07:59:51
论文研究
到目前为止，数据分析是物联网 (IoT) 网络中具有更多附加值的组件。 数据分析的一方面是在某些情况下实时接收的数据点内的异常检测，例如有助于进行预测性维护、天气监测或网络安全取证。 尽管存在许多允许物联网用户在时域中可视化数据并执行统计分析的 Web 仪表板，但通常不存在异常检测，如果存在不那么直接、可靠和准确的话。 异常检测引擎 (ADE) 的开发和实施带来了许多挑战，本文实际上已经解决了这些挑战。 研究工作揭示了基于现实生活用例的物联网网络和应用程序的多方面方面，以及从软件系统工程和网络融合的角度安装 ADE 所产生的困难。 此外，还对异常检测中采用的各种时间序列模型进行了比较描述。 人们注意到，既没有一刀切的解决方案，也没有即插即用的替代方案，机器学习中的无监督模式作为时间序列分析的模型是物联网分析开发人员最通用和最有效的技术。