Recherche dans les collections de brevets nationales et internationales

1. (WO2018063701) ENSEMBLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE NON SUPERVISÉ PERMETTANT UNE DÉTECTION D'ANOMALIES

Pub. No.:    WO/2018/063701    International Application No.:    PCT/US2017/049333
Publication Date: Fri Apr 06 01:59:59 CEST 2018 International Filing Date: Thu Aug 31 01:59:59 CEST 2017
IPC: G06N 99/00
Applicants: INTEL CORPORATION
Inventors: CHU, Hong-Min
TSOU, Yu-Lin
YANG, Shao-Wen
Title: ENSEMBLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE NON SUPERVISÉ PERMETTANT UNE DÉTECTION D'ANOMALIES
Abstract:
La présente invention concerne un générateur de modèle de détection d'anomalies qui accède à des données de capteur générées par une pluralité de capteurs, détermine une pluralité de vecteurs de caractéristiques à partir des données de capteur, et exécute une pluralité d'algorithmes d'apprentissage automatique de détection d'anomalies non supervisés dans un ensemble à l'aide de la pluralité de vecteurs de caractéristiques afin de générer un ensemble de prédictions. Des pondérations à base d'entropie respectives sont déterminées pour chacun de la pluralité d'algorithmes d'apprentissage automatique de détection d'anomalies non supervisés à partir de l'ensemble de prédictions. Un ensemble de pseudo-étiquettes est généré sur la base des prédictions et des pondérations, et un algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilise l'ensemble de pseudo-étiquettes en tant que données d'apprentissage afin de générer un modèle de détection d'anomalies correspondant à la pluralité de capteurs.