ANOMALY DETECTION
Analyzing measurement results of a target system. Data samples are analysed using an anomaly detection model to form an initial time series (401) of anomaly detection scores, wherein the data samples comprise measurement results of the target system. The initial time series (401) of anomaly detectio...
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creator | UURTIO, Viivi YU, Qi |
description | Analyzing measurement results of a target system. Data samples are analysed using an anomaly detection model to form an initial time series (401) of anomaly detection scores, wherein the data samples comprise measurement results of the target system. The initial time series (401) of anomaly detection scores is decomposed into a trend component (402), a seasonal component (403), and a remainder component (404), wherein the remainder component is determined by deducting the trend component and the seasonal component from the initial time series. At least the remainder component of the anomaly detection scores is output for the purpose of evaluating performance of the target system.
Analyse de résultats de mesure d'un système cible. Des échantillons de données sont analysés à l'aide d'un modèle de détection d'anomalie pour former une série chronologique initiale (401) de scores de détection d'anomalie, les échantillons de données comprenant des résultats de mesure du système cible. La série chronologique initiale (401) de scores de détection d'anomalie est décomposée en un composant de tendance (402), une composante saisonnière (403) et une composante restante (404), la composante restante étant déterminée par déduction de la composante de tendance et de la composante saisonnière à partir de la série chronologique initiale. Au moins la composante restante des scores de détection d'anomalie est délivrée en sortie dans le but d'évaluer les performances du système cible. |
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Analyse de résultats de mesure d'un système cible. Des échantillons de données sont analysés à l'aide d'un modèle de détection d'anomalie pour former une série chronologique initiale (401) de scores de détection d'anomalie, les échantillons de données comprenant des résultats de mesure du système cible. La série chronologique initiale (401) de scores de détection d'anomalie est décomposée en un composant de tendance (402), une composante saisonnière (403) et une composante restante (404), la composante restante étant déterminée par déduction de la composante de tendance et de la composante saisonnière à partir de la série chronologique initiale. Au moins la composante restante des scores de détection d'anomalie est délivrée en sortie dans le but d'évaluer les performances du système cible.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL ; CONTROLLING ; COUNTING ; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING ; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS ; HANDLING RECORD CARRIERS ; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS ; PHYSICS ; PRESENTATION OF DATA ; RECOGNITION OF DATA ; RECORD CARRIERS ; REGULATING</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220609&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022117911A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,309,781,886,25569,76552</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220609&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022117911A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>UURTIO, Viivi</creatorcontrib><creatorcontrib>YU, Qi</creatorcontrib><title>ANOMALY DETECTION</title><description>Analyzing measurement results of a target system. Data samples are analysed using an anomaly detection model to form an initial time series (401) of anomaly detection scores, wherein the data samples comprise measurement results of the target system. The initial time series (401) of anomaly detection scores is decomposed into a trend component (402), a seasonal component (403), and a remainder component (404), wherein the remainder component is determined by deducting the trend component and the seasonal component from the initial time series. At least the remainder component of the anomaly detection scores is output for the purpose of evaluating performance of the target system.
Analyse de résultats de mesure d'un système cible. Des échantillons de données sont analysés à l'aide d'un modèle de détection d'anomalie pour former une série chronologique initiale (401) de scores de détection d'anomalie, les échantillons de données comprenant des résultats de mesure du système cible. La série chronologique initiale (401) de scores de détection d'anomalie est décomposée en un composant de tendance (402), une composante saisonnière (403) et une composante restante (404), la composante restante étant déterminée par déduction de la composante de tendance et de la composante saisonnière à partir de la série chronologique initiale. Au moins la composante restante des scores de détection d'anomalie est délivrée en sortie dans le but d'évaluer les performances du système cible.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</subject><subject>CONTROLLING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</subject><subject>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</subject><subject>HANDLING RECORD CARRIERS</subject><subject>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>PRESENTATION OF DATA</subject><subject>RECOGNITION OF DATA</subject><subject>RECORD CARRIERS</subject><subject>REGULATING</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZBB09PP3dfSJVHBxDXF1DvH09-NhYE1LzClO5YXS3AzKbq4hzh66qQX58anFBYnJqXmpJfHh_kYGRkaGhuaWhoaOhsbEqQIAl5IerA</recordid><startdate>20220609</startdate><enddate>20220609</enddate><creator>UURTIO, Viivi</creator><creator>YU, Qi</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20220609</creationdate><title>ANOMALY DETECTION</title><author>UURTIO, Viivi ; YU, Qi</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2022117911A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre</language><creationdate>2022</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL</topic><topic>CONTROLLING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING</topic><topic>FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS</topic><topic>HANDLING RECORD CARRIERS</topic><topic>MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>PRESENTATION OF DATA</topic><topic>RECOGNITION OF DATA</topic><topic>RECORD CARRIERS</topic><topic>REGULATING</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>UURTIO, Viivi</creatorcontrib><creatorcontrib>YU, Qi</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>UURTIO, Viivi</au><au>YU, Qi</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>ANOMALY DETECTION</title><date>2022-06-09</date><risdate>2022</risdate><abstract>Analyzing measurement results of a target system. Data samples are analysed using an anomaly detection model to form an initial time series (401) of anomaly detection scores, wherein the data samples comprise measurement results of the target system. The initial time series (401) of anomaly detection scores is decomposed into a trend component (402), a seasonal component (403), and a remainder component (404), wherein the remainder component is determined by deducting the trend component and the seasonal component from the initial time series. At least the remainder component of the anomaly detection scores is output for the purpose of evaluating performance of the target system.
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