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2009 | OriginalPaper | Chapter

Unsupervised Methods for Anomalies Detection through Intelligent Monitoring Systems

Authors : Alberto Carrascal, Alberto Díez, Ander Azpeitia

Published in: Hybrid Artificial Intelligence Systems

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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The success of intelligent diagnosis systems normally depends on the knowledge about the failures present on monitored systems. This knowledge can be modelled in several ways, such as by means of rules or probabilistic models. These models are validated by checking the system output fit to the input in a supervised way. However, when there is no such knowledge or when it is hard to obtain a model of it, it is alternatively possible to use an unsupervised method to detect anomalies and failures. Different unsupervised methods (HCL, K-Means, SOM) have been used in present work to identify abnormal behaviours on the system being monitored. This approach has been tested into a real-world monitored system related to the railway domain, and the results show how it is possible to successfully identify new abnormal system behaviours beyond those previously modelled well-known problems.

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Metadata
Title
Unsupervised Methods for Anomalies Detection through Intelligent Monitoring Systems
Authors
Alberto Carrascal
Alberto Díez
Ander Azpeitia
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02319-4_17

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