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Previous issue date: 2012-08-24 / Este trabalho propõe um algoritmo para a detecção de anomalias em séries temporais, baseado em técnicas de agrupamento, utilizando a função de distância de Mahalanobis. Após uma revisão das principais e mais recentes contribuições feitas neste campo de pesquisa, uma descrição formal e detalhada do algoritmo é apresentada, seguida por uma discussão sobre como configurar seus parâmetros. A fim de avaliar sua efetividade, ele foi aplicado a casos reais, e seus resultados foram comparados com outra técnica aplicável ao mesmo problema. Os resultados obtidos sugerem que esta proposta pode ser aplicada com sucesso na detecção de anomalias em séries temporais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4261 |
| Date | 24 August 2012 |
| Creators | NASCIMENTO, E. G. S. |
| Contributors | DE SOUZA, A. F., Menezes, C. S., SHITSUKA, R., Tavares, O. L. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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