Multi-Type Anomaly Detection Using One Deep Neural Model for QAR Data
Author:
Affiliation:
1. Tiangong University,School of Computer Science and Technology,Tianjin,China
2. China Academy of Civil Aviation Science and Technology,Institute of Aviation Safety,Beijing,China
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10351493/10351494/10351536.pdf?arnumber=10351536
Reference14 articles.
1. A Review of the Research of Quick Access Recorder data
2. Overview of Application in Data Mining Techniques to QAR Data Ansys
3. Log-Based Anomaly Detection with the Improved K-Nearest Neighbor
4. A Multimodal Anomaly Detector for Robot-Assisted Feeding Using an LSTM-Based Variational Autoencoder
5. Unsupervised Anomaly Detection With LSTM Neural Networks
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