Název: | Adaptive Novelty Detection with Generalized Extreme Value Distribution |
Autoři: | Vrba, Jan |
Citace zdrojového dokumentu: | 2018 International Conference on Applied Electronics: Pilsen, 11th – 12th September 2018, Czech Republic, 169-172. |
Datum vydání: | 2018 |
Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
Typ dokumentu: | konferenční příspěvek conferenceObject |
URI: | http://hdl.handle.net/11025/35495 |
ISBN: | 978–80–261–0721–7 |
ISSN: | 1803–7232 |
Klíčová slova: | zpracování signálu;adaptivní systémy;adaptivní algoritmy;detekce změn;zobecněné rozdělení extrémních hodnot |
Klíčová slova v dalším jazyce: | signal processing;adaptive systems;adaptive algorithms;novelty detection;generalized extreme value distribution |
Abstrakt v dalším jazyce: | This paper introduces the new adaptive novelty detection method. The proposed method is using generalized extreme value distribution to evaluate the absolute value of adaptive system weight increments in time. The detection of novelty is threshold-based and the threshold ζ corresponds to the value of joint probability density function. Performance of the proposed algorithm is shown on artificial data. For comparison also results of Learning Entropy algorithm are shown, as this algorithm also evaluates the increments of adaptive weights. |
Práva: | © Západočeská univerzita v Plzni |
Vyskytuje se v kolekcích: | Applied Electronics 2018 Applied Electronics 2018 |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
Vrba.pdf | Plný text | 851,47 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/35495
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.