A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, MACILIO DA SILVA - EP ; VISMARI, LÚCIO FLAVIO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/ICMLA.2019.00083
- Subjects: TRANSPORTE FERROVIÁRIO; NEURÔNIOS
- Keywords: APRENDIZAGEM NÃO SUPERVISIONADA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2019
- Source:
- Título: ICMLA
- Conference titles: International Conference on Machine Learning and Applications
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
FERREIRA, Macilio da Silva et al. A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00083. Acesso em: 26 jan. 2026. -
APA
Ferreira, M. da S., Vismari, L. F., Cugnasca, P. S., Almeida Junior, J. R. de, Camargo Júnior, J. B., & Kallemback, G. (2019). A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems. In ICMLA. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICMLA.2019.00083 -
NLM
Ferreira M da S, Vismari LF, Cugnasca PS, Almeida Junior JR de, Camargo Júnior JB, Kallemback G. A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems [Internet]. ICMLA. 2019 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00083 -
Vancouver
Ferreira M da S, Vismari LF, Cugnasca PS, Almeida Junior JR de, Camargo Júnior JB, Kallemback G. A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems [Internet]. ICMLA. 2019 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00083 - Aplicação de técnicas de aprendizado profundo para a detecção e diagnóstico do estado de operacionalidade de sistemas: um estudo de caso em AMVS ferroviários.
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Informações sobre o DOI: 10.1109/ICMLA.2019.00083 (Fonte: oaDOI API)
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A_Comparative_Analysis_of... |
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