DDANF: Deep denoising autoencoder normalizing flow for unsupervised multivariate time series anomaly detection

In recent years, the proliferation of IoT technologies and the widespread adoption of wireless sensors across various critical infrastructures such as power plants, service monitoring systems, space and earth exploration missions, and water treatment facilities have resulted in the generation of vas...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Alexandria engineering journal Jg. 108; S. 436 - 444
Hauptverfasser:	Zhao, Xigang, Liu, Peng, Mahmoudi, Saïd, Garg, Sahil, Kaddoum, Georges, Hassan, Mohammad Mehedi
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.12.2024 Elsevier
Schlagworte:	Anomaly detection Autoencoder Normalizing flow Time series Normalizing flow Autoencoder Anomaly detection Time series
ISSN:	1110-0168
Online-Zugang:	Volltext
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