![](/images/graphics-bg.png)
Anomaly Detection for Aviation Safety Based on an Improved KPCA Algorithm
المؤلفون المشاركون
Chen, Jiusheng
Zhang, Xiaoyu
Gan, Quan
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Thousands of flights datasets should be analyzed per day for a moderate sized fleet; therefore, flight datasets are very large.
In this paper, an improved kernel principal component analysis (KPCA) method is proposed to search for signatures of anomalies in flight datasets through the squared prediction error statistics, in which the number of principal components and the confidence for the confidence limit are automatically determined by OpenMP-based K-fold cross-validation algorithm and the parameter in the radial basis function (RBF) is optimized by GPU-based kernel learning method.
Performed on Nvidia GeForce GTX 660, the computation of the proposed GPU-based RBF parameter is 112.9 times (average 82.6 times) faster than that of sequential CPU task execution.
The OpenMP-based K-fold cross-validation process for training KPCA anomaly detection model becomes 2.4 times (average 1.5 times) faster than that of sequential CPU task execution.
Experiments show that the proposed approach can effectively detect the anomalies with the accuracy of 93.57% and false positive alarm rate of 1.11%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xiaoyu& Chen, Jiusheng& Gan, Quan. 2017. Anomaly Detection for Aviation Safety Based on an Improved KPCA Algorithm. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175302
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xiaoyu…[et al.]. Anomaly Detection for Aviation Safety Based on an Improved KPCA Algorithm. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175302
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xiaoyu& Chen, Jiusheng& Gan, Quan. Anomaly Detection for Aviation Safety Based on an Improved KPCA Algorithm. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175302
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175302
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)