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Autor Gu, Xinli

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Anomaly-Detection and Health-Analysis Techniques for Core Router Systems / Jin, Shi

Público

ISBD

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Título : Anomaly-Detection and Health-Analysis Techniques for Core Router Systems
Tipo de documento: documento electrónico
Autores: Jin, Shi, Autor ; Zhang, Zhaobo, Autor ; Chakrabarty, Krishnendu, Autor ; Gu, Xinli, Autor
Mención de edición: 1 ed.
Editorial: [s.l.] : Springer
Fecha de publicación: 2020
Número de páginas: XIII, 148 p. 101 ilustraciones, 90 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-33664-6
Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Circuitos electrónicos Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Telecomunicación Circuitos y sistemas electrónicos Sistemas ciberfísicos Ingeniería en Comunicaciones Redes
Índice Dewey: 6.213.815
Resumen: Este libro aborda importantes problemas de detección de anomalías y análisis del estado de salud en sistemas de enrutadores centrales complejos, parte integral de las redes de Protocolo de Internet (IP) actuales. Las técnicas descritas proporcionan el primer conjunto completo de soluciones de resiliencia basadas en datos para sistemas de enrutadores centrales. Los autores presentan un detector de anomalías para sistemas de enrutadores centrales mediante análisis de series de tiempo basado en correlación, que monitorea un conjunto de características de un sistema de enrutadores centrales complejo. También describen el diseño de un detector de anomalías basado en puntos de cambio de modo que la detección de anomalías pueda adaptarse a los cambios en las características estadísticas de los flujos de datos. La presentación también incluye un analizador de estado de salud basado en símbolos que primero codifica, como una secuencia de símbolos, la compleja serie temporal a largo plazo recopilada de varios enrutadores centrales y luego utiliza la secuencia de símbolos para el análisis de salud. Finalmente, los autores describen un procedimiento iterativo de autoaprendizaje para evaluar el estado de salud. Permite la detección precisa de anomalías mediante análisis de series de tiempo basado en correlación; Presenta el diseño de un detector de anomalías basado en puntos de cambio; Incluye análisis jerárquico del estado de salud basado en símbolos; Describe un procedimiento iterativo de autoaprendizaje para evaluar el estado de salud.
Nota de contenido: Introduction -- Anomaly Detection Using Correlation-Based Time-Series Analysis -- Changepoint-based Anomaly Detection -- Hierarchical Symbol-based Health-Status Analysis -- Self-Learning Health-Status Analysis -- Conclusion.
En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Anomaly-Detection and Health-Analysis Techniques for Core Router Systems [documento electrónico] / Jin, Shi, Autor ; Zhang, Zhaobo, Autor ; Chakrabarty, Krishnendu, Autor ; Gu, Xinli, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 148 p. 101 ilustraciones, 90 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-33664-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Circuitos electrónicos Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Telecomunicación Circuitos y sistemas electrónicos Sistemas ciberfísicos Ingeniería en Comunicaciones Redes
Índice Dewey: 6.213.815
Resumen: Este libro aborda importantes problemas de detección de anomalías y análisis del estado de salud en sistemas de enrutadores centrales complejos, parte integral de las redes de Protocolo de Internet (IP) actuales. Las técnicas descritas proporcionan el primer conjunto completo de soluciones de resiliencia basadas en datos para sistemas de enrutadores centrales. Los autores presentan un detector de anomalías para sistemas de enrutadores centrales mediante análisis de series de tiempo basado en correlación, que monitorea un conjunto de características de un sistema de enrutadores centrales complejo. También describen el diseño de un detector de anomalías basado en puntos de cambio de modo que la detección de anomalías pueda adaptarse a los cambios en las características estadísticas de los flujos de datos. La presentación también incluye un analizador de estado de salud basado en símbolos que primero codifica, como una secuencia de símbolos, la compleja serie temporal a largo plazo recopilada de varios enrutadores centrales y luego utiliza la secuencia de símbolos para el análisis de salud. Finalmente, los autores describen un procedimiento iterativo de autoaprendizaje para evaluar el estado de salud. Permite la detección precisa de anomalías mediante análisis de series de tiempo basado en correlación; Presenta el diseño de un detector de anomalías basado en puntos de cambio; Incluye análisis jerárquico del estado de salud basado en símbolos; Describe un procedimiento iterativo de autoaprendizaje para evaluar el estado de salud.
Nota de contenido: Introduction -- Anomaly Detection Using Correlation-Based Time-Series Analysis -- Changepoint-based Anomaly Detection -- Hierarchical Symbol-based Health-Status Analysis -- Self-Learning Health-Status Analysis -- Conclusion.
En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Knowledge-Driven Board-Level Functional Fault Diagnosis / Ye, Fangming

Público

ISBD

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Título : Knowledge-Driven Board-Level Functional Fault Diagnosis
Tipo de documento: documento electrónico
Autores: Ye, Fangming, Autor ; Zhang, Zhaobo, Autor ; Chakrabarty, Krishnendu, Autor ; Gu, Xinli, Autor
Mención de edición: 1 ed.
Editorial: [s.l.] : Springer
Fecha de publicación: 2017
Número de páginas: XIII, 147 p. 75 ilustraciones, 65 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-40210-9
Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Circuitos electrónicos Procesamiento de datos Electrónica Circuitos y sistemas electrónicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Electrónica y Microelectrónica Instrumentación
Índice Dewey: 6.213.815
Resumen: Este libro proporciona un conjunto completo de técnicas de caracterización, predicción, optimización, evaluación y evolución para un sistema de diagnóstico para el aislamiento de fallas en grandes sistemas electrónicos. Los lectores con experiencia en diseño electrónico o ingeniería de sistemas pueden utilizar este libro como referencia para obtener conocimientos profundos del análisis de datos y utilizar este conocimiento como guía para diseñar sistemas de diagnóstico basados en el razonamiento. Además, los lectores con experiencia en estadística o análisis de datos pueden utilizar este libro como un estudio de caso práctico para adaptar las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático al diseño y diagnóstico de sistemas electrónicos. Este libro identifica los desafíos clave en el diseño de sistemas de diagnóstico a nivel de placa basados en el razonamiento y presenta las soluciones y los resultados correspondientes que han surgido de la investigación de vanguardia en este dominio. Cubre temas que van desde el aislamiento de fallas de alta precisión, el aislamiento de fallas adaptativo, la evaluación de la solidez del sistema de diagnóstico, hasta el análisis y la evaluación del rendimiento del sistema, el descubrimiento de conocimientos y la transferencia de conocimientos. Con su énfasis en los temas anteriores, el libro proporciona una visión amplia y profunda del diseño de sistemas de diagnóstico de fallas basados en el razonamiento. • Explica y aplica técnicas optimizadas del dominio del aprendizaje automático para resolver el problema del diagnóstico de fallas en el ámbito del diseño y la fabricación de sistemas electrónicos; • Demuestra técnicas basadas en datos industriales y retroalimentación de una línea de fabricación real; • Analiza problemas prácticos, incluida la precisión del diagnóstico, el costo del tiempo de diagnóstico, la evaluación del sistema de diagnóstico, el manejo de síndromes faltantes en el diagnóstico y la necesidad de un rápido desarrollo del sistema de diagnóstico.
Nota de contenido: Introduction -- Diagnosis System Design for Higher Accuracy -- Adaptive Diagnosis Process -- Handling Missing Syndromes -- Information-Theoretic Evaluation of Diagnosis System -- Knowledge Discover and Knowledge Transfer -- Conclusion.
En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Knowledge-Driven Board-Level Functional Fault Diagnosis [documento electrónico] / Ye, Fangming, Autor ; Zhang, Zhaobo, Autor ; Chakrabarty, Krishnendu, Autor ; Gu, Xinli, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 147 p. 75 ilustraciones, 65 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-40210-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Circuitos electrónicos Procesamiento de datos Electrónica Circuitos y sistemas electrónicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Electrónica y Microelectrónica Instrumentación
Índice Dewey: 6.213.815
Resumen: Este libro proporciona un conjunto completo de técnicas de caracterización, predicción, optimización, evaluación y evolución para un sistema de diagnóstico para el aislamiento de fallas en grandes sistemas electrónicos. Los lectores con experiencia en diseño electrónico o ingeniería de sistemas pueden utilizar este libro como referencia para obtener conocimientos profundos del análisis de datos y utilizar este conocimiento como guía para diseñar sistemas de diagnóstico basados en el razonamiento. Además, los lectores con experiencia en estadística o análisis de datos pueden utilizar este libro como un estudio de caso práctico para adaptar las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático al diseño y diagnóstico de sistemas electrónicos. Este libro identifica los desafíos clave en el diseño de sistemas de diagnóstico a nivel de placa basados en el razonamiento y presenta las soluciones y los resultados correspondientes que han surgido de la investigación de vanguardia en este dominio. Cubre temas que van desde el aislamiento de fallas de alta precisión, el aislamiento de fallas adaptativo, la evaluación de la solidez del sistema de diagnóstico, hasta el análisis y la evaluación del rendimiento del sistema, el descubrimiento de conocimientos y la transferencia de conocimientos. Con su énfasis en los temas anteriores, el libro proporciona una visión amplia y profunda del diseño de sistemas de diagnóstico de fallas basados en el razonamiento. • Explica y aplica técnicas optimizadas del dominio del aprendizaje automático para resolver el problema del diagnóstico de fallas en el ámbito del diseño y la fabricación de sistemas electrónicos; • Demuestra técnicas basadas en datos industriales y retroalimentación de una línea de fabricación real; • Analiza problemas prácticos, incluida la precisión del diagnóstico, el costo del tiempo de diagnóstico, la evaluación del sistema de diagnóstico, el manejo de síndromes faltantes en el diagnóstico y la necesidad de un rápido desarrollo del sistema de diagnóstico.
Nota de contenido: Introduction -- Diagnosis System Design for Higher Accuracy -- Adaptive Diagnosis Process -- Handling Missing Syndromes -- Information-Theoretic Evaluation of Diagnosis System -- Knowledge Discover and Knowledge Transfer -- Conclusion.
En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i