Building an ensemble of anomaly detection models for analyzing measurement results

A computer implemented method of building an ensemble of anomaly detection models for analyzing measurement results of a target system. The method is performed by obtaining (301) a plurality of measurement result samples comprising a plurality of variables of the target system; processing (302) the plurality of measurement result samples with a plurality of anomaly detection models to obtain a plurality of anomaly scores for each measurement result sample; determining (303) disagreement scores for the measurement result samples based on the respective plurality of anomaly scores; and selecting (304) measurement result samples with a disagreement score that fulfils predefined criteria for evaluation by an expert to obtain confirmed labels for building (305) the ensemble of anomaly detection models. Tietokoneella toteutettu menetelmä poikkeavuuksien havaitsemismallien kokonaisuuden rakentamiseksi kohdejärjestelmän mittaustulosten analysointia varten. Menetelmä suoritetaan hankkimalla (301) useita mittaustulosnäytteitä, jotka käsittävät useita kohdejärjestelmän muuttujia; prosessoimalla (302) useat mittaustulosnäytteet useilla poikkeavuuksien havaitsemismalleilla useiden poikkeamapistemäärien saamiseksi kullekin mittaustulosnäytteelle; määrittelemällä (303) erimielisyyspistemäärät mittaustulosnäytteille vastaavien useiden poikkeamapisteiden perusteella; ja valitsemalla (304) mittaustulosnäytteet, joiden erimielisyyspistemäärät täyttävät ennalta määrätyt kriteerit, asiantuntijan analysoitavaksi vahvistetun luokituksen saamiseksi poikkeavuuksien havaitsemismallien kokonaisuuden rakentamiseksi (305).