Anomalies detection in multivariate functional data
| Autor: | Amovin-Assagba, Martial, Jacques, Julien, Gannaz, Irène, Fossi, Frédéric, Mozul, Johann |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Université Lumière - Lyon 2 (UL2) |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | 52èmes Journées de Statistiques de la Société Française de Statistique (SFdS) 52èmes Journées de Statistiques de la Société Française de Statistique (SFdS), May 2020, Nice, France |
| Popis: | International audience; This work aims to detect anomalies in multivariate functional data coming from measuring devices. Statistical methods such as functional clustering and piecewise linear estimation were tested. We show the interest of these methods as well as their lackness.; L'objectif de ce travail est de détecter des anomalies dans les données fonctionnelles multivariées provenant d'appareils de mesure, dans une optique de maintenance prédictive. Des méthodes statistiques comme le clustering fonctionnel et l'estimation linéaire par morceaux on tété testées. Nous montrons l'intérêt de ces méthodes ainsi que leurs insuffisances. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|