Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Unsupervised Anomaly- and Outlier Detection in Network Metrics
Luleå tekniska universitet, Institutionen för system- och rymdteknik.
2020 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (yrkesexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2020. , s. 57
Nyckelord [en]
Anomaly detection, outlier detection, ARIMA, DBSCAN, LSTM, Au-toencoder, moving average, network metric analysis
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-80471OAI: oai:DiVA.org:ltu-80471DiVA, id: diva2:1459387
Externt samarbete
Netrounds AB
Ämne / kurs
Examensarbete, minst 30 hp
Utbildningsprogram
Civilingenjör, Datateknik
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2020-08-28 Skapad: 2020-08-19 Senast uppdaterad: 2020-08-28Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Av organisationen
Institutionen för system- och rymdteknik
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 142 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf