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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Anomaly Detection with the Voronoi Diagram Evolutionary Algorithm

verfasst von : Luis Martí, Arsene Fansi-Tchango, Laurent Navarro, Marc Schoenauer

Erschienen in: Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XIV

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper presents the Voronoi diagram-based evolutionary algorithm (VorEAl). VorEAl partitions input space in abnormal/normal subsets using Voronoi diagrams. Diagrams are evolved using a multi-objective bio-inspired approach in order to conjointly optimize classification metrics while also being able to represent areas of the data space that are not present in the training dataset. As part of the paper VorEAl is experimentally validated and contrasted with similar approaches.

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Metadaten
Titel
Anomaly Detection with the Voronoi Diagram Evolutionary Algorithm
verfasst von
Luis Martí
Arsene Fansi-Tchango
Laurent Navarro
Marc Schoenauer
Copyright-Jahr
2016
Buch
Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XIV

Print ISBN: 978-3-319-45822-9

Electronic ISBN: 978-3-319-45823-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-45823-6_65

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