en en en fi en en fi en en zh fi fi en fi en en en fi en fi en en zh en en en ru fi eo en en en en fi ru fi en en en en es en fi jbo en en en en en en en en en en pl en ja en es uk it en en es war hbs_lat jbo war en es fi fi jbo fi en es es fi jbo es en es fi en es fi fi jbo fi fi jbo fi en es en en en en jbo fi oc en fi en fi en fi en en en pt en ca id de en en sl en en en en fi fi en en en en fi en en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Anomaly detection using one-class SVM with wavelet packet decomposition (full record)
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Anomaly detection has become a popular research topic in the field of machine learning. Support vector machine is one anomaly detection technique and it is coming one the most widely used. In this research, anomaly detection is applied to road condition monitoring, especially pothole detection, using accelerometer data. The proposed concept includes data preprocessing, feature extraction, feature selection and classification. Accelerometer data was first filtered and segmented, after which features were extracted with frequency- and time-domain functions, with genetic programming and with wavelet packet decomposition. A classification model was built using support vector machine and the calculated features. The results with actual accelerometer data demonstrates that potholes can be detected reliably. Features from wavelet packet decomposition yielded the best classification results.
Poikkeavuuksien havaitsemisesta on tullut suosittu tutkimusalue koneoppimisen alalla. Tukivektorikone on yksi poikkeavuuksien havaitsemismenetelmä ja siitä on tulossa yksi alan käytetyimmistä tekniikoista. Tässä tutkielmassa poikkeavuuksien havaitsemista sovelletaan tien pinnan kuoppien tunnistamiseen kiihtyvyysanturin mittausarvoista. Kiihtyvyysanturin mittausarvoja esikäsiteltiin suodattimen ja ikkunoinnin avulla, minkä jälkeen arvoista laskettiin piirteitä aika- ja taajuustason funktioiden, geneettisen ohjelmoinnin ja aallokemuunnoksen avulla. Parhaiden piirteiden valinnan jälkeen luotiin ennustava malli tukivektorikoneella.  Luokittelutulokset osoittavat, että kuopat voidaan havaita luotettavasti kiihtyvyysanturin mittausarvoista. Parhaat tulokset saavutetiin allokemuunnoksella  lasketuilla piirteillä.
This publication is copyrighted. You may download, display and  print it for Your own personal use. Commercial use is  prohibited.
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
one-class support vector machine
Anomaly detection using one-class SVM with wavelet packet decomposition
Faculty of Information Technology
Department of Mathematical Information Technology
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Pro gradu -tutkielmat [24081]
Show simple item record
Showing items with similar title or keywords.
A method for anomaly detection in hyperspectral images, using deep convolutional autoencoders
Menetelmä poikkeavuuksien havaitsemiseen hyperspektrikuvista käyttäen syviä  konvolutiivisia autoenkoodereita.     Poikkeavuuksien havaitseminen kuvista, erityisesti hyperspektraalisista kuvista, on hankalaa. Kun ongelmaan ...
Piecewise anomaly detection using minimal learning machine for hyperspectral images
Raita-Hakola, A.-M.; Pölönen, I. (Copernicus Publications, 2021)
Hyperspectral imaging, with its applications, offers promising tools for remote sensing and Earth observation. Recent development has increased the quality of the sensors. At the same time, the prices of the sensors are ...
Talent identification in soccer using a one-class support vector machine
Jauhiainen S.; Äyrämö S.; Forsman H.; Kauppi J-P. (Sciendo, 2019)
Identifying potential future elite athletes is important in many sporting events. The successful identification of potential future elite athletes at an early age would help to provide high-quality coaching and training ...
Anomaly detection in wireless sensor networks
Wireless Sensor Network can be defined as a network of integrated sensors responsible for environmental sensing, data processing and communication with other sensors and the base station while consuming low power. Today, ...
Evaluation of Ensemble Machine Learning Methods in Mobile Threat Detection
Kumar, Sanjay; Viinikainen, Ari; Hämäläinen, Timo (Infonomics Society, 2017)
The rapid growing trend of mobile devices continues to soar causing massive increase in cyber security threats. Most pervasive threats include ransom-ware, banking malware, premium SMS fraud. The solitary hackers use ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.