کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6868670 | 1440031 | 2018 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Point process models for novelty detection on spatial point patterns and their extremes
ترجمه فارسی عنوان
مدل های فرآیند نقطه برای تشخیص تکرار در الگوهای نقطه فضایی و افراطی آن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص نوآوری، فرآیندهای نقطه، تئوری ارزش افراطی، طبقه بندی یک طبقه نظارت بر فرآیند،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Novelty detection is a particular example of pattern recognition identifying patterns that departure from some model of “normal behaviour”. The classification of point patterns is considered that are defined as sets of N observations of a multivariate random variable X and where the value N follows a discrete stochastic distribution. The use of point process models is introduced that allow us to describe the length N as well as the geometrical configuration in data space of such patterns. It is shown that such infinite dimensional study can be translated into a one-dimensional study that is analytically tractable for a multivariate Gaussian distribution. Moreover, for other multivariate distributions, an analytic approximation is obtained, by the use of extreme value theory, to model point patterns that occur in low-density regions as defined by X. The proposed models are demonstrated on synthetic and real-world data sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 125, September 2018, Pages 86-103
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 125, September 2018, Pages 86-103
نویسندگان
Stijn E. Luca, Marco A.F. Pimentel, Peter J. Watkinson, David A. Clifton,