A Novel Hybrid Methodology for Anomaly Detection in Time Series
International Journal of Computational Intelligence Systems. Bd. 15. H. 1. Springer LLC 2022 50
Erscheinungsjahr: 2022
Publikationstyp: Zeitschriftenaufsatz
Sprache: Deutsch
Doi/URN: 10.1007/s44196-022-00100-w
| Geprüft: | Bibliothek |
Autoren
Begic Fazlic, Lejla (Autor)
Halawa, Ahmed (Autor)
Schmeink, Anke (Autor)
Lipp, Robert (Autor)
Martin, Lukas (Autor)
Peine, Arne (Autor)
Morgen, Marlies (Autor)
Vollmer, Thomas (Autor)
Winter, Stefan (Autor)
Klassifikation
DDC Sachgruppe:
Informatik
