Portal de Periódicos da CAPES

INFORMATION-VALUE-BASED FEATURE SELECTION ALGORITHM FOR ANOMALY DETECTION OVER DATA STREAMS

2014; Faculty of Mechanical Engineering in Slavonski Brod, Faculty of Electrical Engineering in Osijek, Faculty of Civil Engineering i; Volume: 21; Issue: 2 Linguagem: Croata

1848-6339

Xiaozhen Zhou, Shanping Li, Cheng Chang, Jianfeng Wu, Kai Liu,

Machine Learning and Data Classification

Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka Izvorni znanstveni clanak Racunalni sustavi postaju sve složeniji i nepravilnosti sustava uveliko utjecu na raspoloživost sustava. Ucinkovit nacin za postizanje visoke raspoloživosti sustava je primjena alata za otkrivanje anomalija kako bi se otkrile nenormalne aktivnosti u racunalnom sustavu i bile popravljene. Zbog složenosti modernih racunalnih sustava mnoge se matrice sustava moraju nadgledati. Zbog toga je multi-dimenzionalnost jedan od najvažnijih zahtjeva u otkrivanju nepravilnosti. Veliki broj matrica povecava vrijeme obrade tehnologije otkrivanja nepravilnosti i smanjuje tocnost. Za rjesavanje ovog problema mi koristimo vrijednost informacije kako bismo provjerili važnost karakteristika u odnosu na otkrivanje nepravilnosti. Međutim, metoda vrijednosti informacije ne uzima u obzir redundantne karakteristike. Zbog toga se procijenjuju korelacije između karakteristika kako bi se odbacile redundantne karakteristike. U ovom se radu prikazana metoda uspoređuje s drugim metodama odabira karakteristika primjenom niza podataka o nepravilnosti stvarnog sustava. Eksperimentalni rezultati pokazuju da prikazana metoda može ucinkovitije poduciti model i tocnije otkriti anomalije. Kljucne rijeci: informacija-vrijednost, klasifikacija niza podataka, odabir karakteristika, otkrivanje nepravilnosti