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Deep Learning Anomaly Classification Using Multi-Attention Residual Blocks for Industrial Control Systems
Jehn Ruey Jiang
, Yan Ting Lin
資訊工程學系
研究成果
:
雜誌貢獻
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期刊論文
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同行評審
3
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Deep Learning Anomaly Classification Using Multi-Attention Residual Blocks for Industrial Control Systems」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Anomaly Classification
100%
Attention Block
50%
Data Imbalance Problem
50%
Deep Learning
100%
Deep Neural Network
100%
ELECTRA
50%
F1 Score
50%
Flow-based
50%
Focal Loss
50%
Gradient Vanishing
50%
Impact Performance
50%
Industrial Control Systems
100%
Local Minima
50%
Lookahead Optimizer
50%
Modbus
50%
Monitoring Network
50%
Multi-attention
100%
Network Packet
50%
Precision Score
50%
Precision-recall
50%
RAdam
50%
Rangers
50%
Recall Score
50%
Residual Block
100%
Computer Science
Deep Learning Method
100%
Deep Neural Network
100%
Industrial Control System
100%
Local Minimum
50%
Modbus
50%
Network Packet
50%
Performance Impact
50%
Engineering
Control System
100%
Deep Learning Method
100%
Deep Neural Network
100%
Industrial Control
100%
Local Minimum
50%