Interpretable Stock Anomaly Detection Based on Spatio-Temporal Relation Networks With Genetic Algorithm

Interpretable Stock Anomaly Detection Based on Spatio-Temporal Relation Networks With Genetic Algorithm

Volume 9, 2021; P. 68302-68319

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Mei-See, Cheong, Mei-Chen, Wu, Szu-Hao, Huang
Định dạng:	Bài trích
Ngôn ngữ:	English
Thông tin xuất bản:	IEEE Access 2023
Chủ đề:	Anomaly Detection Stock Market
Truy cập trực tuyến:	https://thuvienso.hoasen.edu.vn/handle/123456789/14192
Từ khóa:	Thêm từ khóa bạn đọc Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

CoDetect: Financial Fraud Detection With Anomaly Feature Detection
Thông tin tác giả:: Dongxu, Huang, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Spatial-temporal trafﬁc ﬂow pattern identiﬁcation and anomaly detection with dictionary-based compression theory in a large-scale urban network
Thông tin tác giả:: Zhang,Zhenhua

An evaluation method for unsupervised anomaly detection algorithms / Nguyen Van Huy, Nguyen Trung Thanh, Nguyen Quang Uy
Thông tin tác giả:: Nguyen, Van Huy, và những người khác

A Multiple Classifiers System for Anomaly Detection in Credit Card Data With Unbalanced and Overlapped Classes
Thông tin tác giả:: Suraya Nurain, Kalid, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Systematic literature review of the techniques for household electrical appliance anomaly detections and knowledge extractions
Thông tin tác giả:: Seidu Agbor Abdul, Rauf, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Detecting Anomalies in the Dynamics of a Market Index with Topological Data Analysis, International Journal of Systematic Innovation
Thông tin tác giả:: Ngoc Kim Khanh Nguyen, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2022)

Rule-based OneClass-DS learning algorithm
Thông tin tác giả:: Nguyen, Tien Dat, và những người khác

Tripartite Active Learning for Interactive Anomaly Discovery
Thông tin tác giả:: Zhu, Y.
Thông tin xuất bản: (2020)

Rule-based OneClass-DS learning algorithm
Thông tin tác giả:: Nguyen, Dat T., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Vascular Anomalies A Guide for the Hematologist/Cameron C. Trenor
Thông tin tác giả:: Trenor, Cameron C.
Thông tin xuất bản: (2024)

Application of the wave pump concept to simulate tidal anomalies in Lake Conjola, NSW, Australia
Thông tin tác giả:: Vu, THUY T.T.
Thông tin xuất bản: (2020)

Time series big data: a survey on data stream frameworks, analysis and algorithms
Thông tin tác giả:: Almeida, Ana, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

A simple-to-use nomogram for predicting prolonged mechanical ventilation for children after Ebstein anomaly corrective surgery: a retrospective cohort study
Thông tin tác giả:: Qiao, Liu, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Anti-fragile ICT Systems
Thông tin tác giả:: Jørgen Hole, Kjell
Thông tin xuất bản: (2023)

Advancing New Testament interpretation through spatio-temporal analysis : Demonstrated by case studies
Thông tin tác giả:: Bakker, H., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Sealed-Crack Detection Algorithm Using Heuristic Thresholding Approach
Thông tin tác giả:: Kamaliardakani,Mojtaba

Enhanced Machine Learning Techniques for Early HARQ Feedback Prediction in 5G
Thông tin tác giả:: Strodthoff, N.
Thông tin xuất bản: (2021)

Clustering-based approaches to the exploration of spatio-temporal data
Thông tin tác giả:: Zurita-Milla, R., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

An improved fault detection method for incipient centrifugal chiller faults using the PCA-R-SVDD algorithm
Thông tin tác giả:: Li,Guannan

Spatio - temporal data and geovisualization:Powerpoint
Thông tin tác giả:: Kraak, M.J.
Thông tin xuất bản: (2020)

Co-seismic landslides automatic detection on regional scale with sub-pixel analysis of multi temporal high resolution optical images : Application to southwest of Port au Prince, Haiti
Thông tin tác giả:: Ali, M., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

A web-based interactive platform for co-clustering spatio-temporal data
Thông tin tác giả:: Poorthuis, A., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

XAI4EEG: spectral and spatio-temporal explanation of deep learning-based seizure detection in EEG time series
Thông tin tác giả:: Dominik, Raab, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Spatio-Temporal Analysis of Game Harvests in Sweden
Thông tin tác giả:: Julian E., Lozano, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Burst detection in district metering areas using a data driven clustering algorithm /Yipeng Wu a , Shuming Liu a, * , Xue Wu a , Youfei Liu b , Yisheng Guan b
Thông tin tác giả:: Wu,Yipeng

Spatio-temporal analysis and comparison of 3D videos
Thông tin tác giả:: Simone, Cammarasana, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Outlier detection in network revenue management
Thông tin tác giả:: Nicola, Rennie, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

An Analysis on Financial Statement Fraud Detection for Chinese Listed Companies Using Deep Learning
Thông tin tác giả:: Xiuguo, Wu, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Spatio-temporal Multi-task Learning via Tensor Decomposition
Thông tin tác giả:: Xu, Jianpeng
Thông tin xuất bản: (2020)

Spatio-temporal analysis of smallarea intestinal parasites infections in Ghana
Thông tin tác giả:: Osei, F.B.
Thông tin xuất bản: (2020)

Credit Card Fraud Detection Using State-of-the-Art Machine Learning and Deep Learning Algorithms
Thông tin tác giả:: Alarfaj, Fawaz Khaled, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Detection of photovoltaic installations in RGB aerial imaging : a comparative study
Thông tin tác giả:: Puttemans, Steven
Thông tin xuất bản: (2020)

Monitoring of Building Construction by 4D Change Detection Using Multi-temporal SAR Images
Thông tin tác giả:: Yang, C. H.
Thông tin xuất bản: (2020)

Duplicate Detectable Opportunistic Forwarding in Duty-Cycled Wireless Sensor Networks
Thông tin tác giả:: Liu,Daibo

Leaks Detection in a Pipeline Using Artificial Neural Networks
Thông tin tác giả:: Barradas, Ignacio

Fault detection for stochastic parameter-varying Markovian jump systems with application to networked control systems
Thông tin tác giả:: Zhai,Ding

A Simple Sensor Placement Approach for Regular Monitoring and Contamination Detection in Water Distribution Networks
Thông tin tác giả:: Rathi,Shweta

Machine-Learning Detection Algorithms for Large Barkhausen Jumps in Cluttered Environment
Thông tin tác giả:: Alimi, R.
Thông tin xuất bản: (2020)

Tri-clustering : a novel approach to explore spatio-temporal data cubes
Thông tin tác giả:: Zurita-Milla, R., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Spatio-Temporal Outdoor Lighting Aggregation on Image Sequences Using Transformer Networks
Thông tin tác giả:: Haebom, Lee, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)