文件名称:
msda:多维时间序列数据分析，无监督特征选择，无监督异常检测和可解释的AI-源码
开发工具:
文件大小: 6mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：概述
基于高异质/均匀时间序列多传感器数据的实时异常检测的无监督特征选择和/或无监督深度卷积神经网络和lstm自动编码器的原型。 内置时间序列预测器的可解释AI原型。
无监督特征选择的直观表示如下所示。
无监督实时点异常检测的直观表示如下所示。
从当地的解释，全球理解与解释的AI树木-从这里动机-
，图片来源-https:
MSDA 1.0.8
什么是MDSA？
MSDA是Python中的开源low-code多传感器数据分析库，旨在在时序多传感器数据分析和实验中将假设减少到洞察周期。 它使用户能够快速，高效地执行端到端的概念验证实验。 该模块通过捕获变化和趋势来建立多维时间序列中的事件，以建立旨在识别相关特征的关系，从而有助于从原始传感器信号中选择特征。 此外，为精确检测实时流数据中的异常，还设计了无监督的深度卷积神经网络以及基于lstm自动编码器的检测器，以在GPU / C
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