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Statistical methods for anomaly detection in the complex process; Methodes statistiques de detection d'anomalies de fonctionnement dans les processus complexes

Thesis/Dissertation:

Abstract

In a number of complex physical systems the accessible signals are often characterized by random fluctuations about a mean value. The fluctuations (signature) often transmit information about the state of the system that the mean value cannot predict. This study is undertaken to elaborate statistical methods of anomaly detection on the basis of signature analysis of the noise inherent in the process. The algorithm presented first learns the characteristics of normal operation of a complex process. Then it detects small deviations from the normal behavior. The algorithm can be implemented in a medium-sized computer for on line application. (author) [French] Dans de nombreux systemes physiques complexes les grandeurs accessibles a l'homme sont souvent caracterisees par des fluctuations aleatoires autour d'une valeur moyenne. Les fluctuations (signatures) transmettent souvent des informations sur l'etat du systeme que la valeur moyenne ne peut predire. Cette etude est entreprise pour elaborer des methodes statistiques de detection d'anomalies de fonctionnement sur la base de l'analyse des signatures contenues dans les signaux de bruit provenant du processus. L'algorithme presente est capable de: 1/ Apprendre les caracteristiques des operations normales dans un processus complexe. 2/ Detecter des petites deviations par rapport a la conduite normale du processus. L'algorithme  More>>
Publication Date:
Sep 15, 1977
Product Type:
Thesis/Dissertation
Report Number:
CEA-N-1986; FRCEA-TH-3982
Resource Relation:
Other Information: 21 refs.; Available from the INIS Liaison Officer for France, see the 'INIS contacts' section of the INIS website for current contact and E-mail addresses: http://www.iaea.org/INIS/contacts/; These Docteur 3eme Cycle, Specialite: electronique, mention: traitement de l'information et automatique
Subject:
97 MATHEMATICAL METHODS AND COMPUTING; 42 ENGINEERING; ALGORITHMS; CEA SACLAY; DATA ANALYSIS; DATA PROCESSING; DATA-FLOW PROCESSING; FLUCTUATIONS; FREQUENCY ANALYSIS; NOISE; PATTERN RECOGNITION; REACTOR OPERATION; SIGNALS; STATISTICAL MODELS; SYSTEMS ANALYSIS
OSTI ID:
22089930
Research Organizations:
Centre d'Etudes Nucleaires de Saclay, Services d'Electronique de Saclay, 91190 Gif-Sur-Yvette (France); Universite de Paris-Sud, centre D'Orsay (France)
Country of Origin:
France
Language:
French
Other Identifying Numbers:
TRN: FR1300773048654
Availability:
Available from INIS in electronic form
Submitting Site:
INIS
Size:
128 page(s)
Announcement Date:
Apr 25, 2013

Thesis/Dissertation:

Citation Formats

Al Mouhamed, Mayez. Statistical methods for anomaly detection in the complex process; Methodes statistiques de detection d'anomalies de fonctionnement dans les processus complexes. France: N. p., 1977. Web.
Al Mouhamed, Mayez. Statistical methods for anomaly detection in the complex process; Methodes statistiques de detection d'anomalies de fonctionnement dans les processus complexes. France.
Al Mouhamed, Mayez. 1977. "Statistical methods for anomaly detection in the complex process; Methodes statistiques de detection d'anomalies de fonctionnement dans les processus complexes." France.
@misc{etde_22089930,
title = {Statistical methods for anomaly detection in the complex process; Methodes statistiques de detection d'anomalies de fonctionnement dans les processus complexes}
author = {Al Mouhamed, Mayez}
abstractNote = {In a number of complex physical systems the accessible signals are often characterized by random fluctuations about a mean value. The fluctuations (signature) often transmit information about the state of the system that the mean value cannot predict. This study is undertaken to elaborate statistical methods of anomaly detection on the basis of signature analysis of the noise inherent in the process. The algorithm presented first learns the characteristics of normal operation of a complex process. Then it detects small deviations from the normal behavior. The algorithm can be implemented in a medium-sized computer for on line application. (author) [French] Dans de nombreux systemes physiques complexes les grandeurs accessibles a l'homme sont souvent caracterisees par des fluctuations aleatoires autour d'une valeur moyenne. Les fluctuations (signatures) transmettent souvent des informations sur l'etat du systeme que la valeur moyenne ne peut predire. Cette etude est entreprise pour elaborer des methodes statistiques de detection d'anomalies de fonctionnement sur la base de l'analyse des signatures contenues dans les signaux de bruit provenant du processus. L'algorithme presente est capable de: 1/ Apprendre les caracteristiques des operations normales dans un processus complexe. 2/ Detecter des petites deviations par rapport a la conduite normale du processus. L'algorithme peut etre implante sur un calculateur de taille moyenne pour les applications en ligne. (auteur)}
place = {France}
year = {1977}
month = {Sep}
}