医学 AI

Federated Low-Rank Koopman Learning for Multivariate Time-Series Anomaly Detection in IoT Systems

物联网系统中用于多变量时间序列异常检测的联邦低秩库普曼学习

Tung-Anh Nguyen, Van-Phuc Bui, Anh Tuyen Le, Kim Hue Ta, Minh Thuy Le, J. Andrew Zhang, Xiaojing Huang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； FPT University（越南邮电大学） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 研究物联网系统多变量时间序列异常检测问题，提出FedKAD框架，通过轻量级滑动窗口库普曼表示学习正常时间动态，经联邦训练优化共享表示，实验表明其检测性能良好且适用于资源受限的边缘设备。