A new interpretable unsupervised anomaly detection method based on residual explanation (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: ALMEIDA JUNIOR, JORGE RADY DE - EP ; CUGNASCA, PAULO SERGIO - EP ; CAMARGO JÚNIOR, JOÃO BATISTA - EP ; OLIVEIRA, DAVID FERNANDES NEVES - EP ; VISMARI, LÚCIO FLAVIO - EP ; NASCIMENTO, ALEXANDRE MOREIRA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3137633
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; FALHA; TOMADA DE DECISÃO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2022
- Source:
- Título: IEEE Access
- ISSN: 2169-3536
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 10, p. 1401-1409, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OLIVEIRA, David Fernandes Neves et al. A new interpretable unsupervised anomaly detection method based on residual explanation. IEEE Access, v. 10, p. 1401-1409, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3137633. Acesso em: 26 jan. 2026. -
APA
Oliveira, D. F. N., Vismari, L. F., Nascimento, A. M., Almeida Junior, J. R. de, Cugnasca, P. S., Camargo Júnior, J. B., et al. (2022). A new interpretable unsupervised anomaly detection method based on residual explanation. IEEE Access, 10, 1401-1409. doi:10.1109/ACCESS.2021.3137633 -
NLM
Oliveira DFN, Vismari LF, Nascimento AM, Almeida Junior JR de, Cugnasca PS, Camargo Júnior JB, Almeida L de, Gripp R, Neves M. A new interpretable unsupervised anomaly detection method based on residual explanation [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 1401-1409.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3137633 -
Vancouver
Oliveira DFN, Vismari LF, Nascimento AM, Almeida Junior JR de, Cugnasca PS, Camargo Júnior JB, Almeida L de, Gripp R, Neves M. A new interpretable unsupervised anomaly detection method based on residual explanation [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 1401-1409.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3137633 - Evaluating unsupervised anomaly detection models to detect faults in heavy haul railway operations
- A cost-sensitive approach to enhance the use of ML classifiers in software testing efforts
- Desafios da avaliação continuada em um curso de engenharia
- A systematic literature review about the impact of artificial intelligence on autonomous vehicle safety
- The role of virtual reality in autonomous vehicles' safety
- Guidelines for the Integration of Autonomous UAS into the Global ATM
- A Practical Analytical Approach to Increase Confidence in Software Safety Arguments
- Diretrizes para certificação de veículos aéreos não tripulados (vant) para uso no espaço aéreo brasileiro
- A experiência do paradigma da aprendizagem em um curso de Engenharia
- Análise de disponibilidade de subestações de alta tensão considerando seus principais equipamentos
Informações sobre o DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3137633 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
A_New_Interpretable_Unsup... | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
