時系列異常検出

"時系列異常検出器モデル" — これらのモデルは、機械学習、深層学習、および統計的アルゴリズムを活用し、時系列内の複数の点で異常パターンとなるサブシーケンスレベルの異常に特に適用します。この方法には、システムの特徴付けに必要なデータが通常状態のデータのみであり、テストのための異常状態のデータが比較的少量で済むという利点があります。これらのモデル、および関連する関数やアプリは、Time Series Anomaly Detection for MATLAB^® サポート パッケージで提供されています。

距離プロファイリング — これらの手法は、サブシーケンス レベルでのパターン マッチングに基づく異常検出の手法です。これらの関数は、ベースとなる Predictive Maintenance Toolbox™ ツールボックスで提供されています。