Anomaly Detection with Cortical Learning Algorithm for Smart Homes

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00224795" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00224795 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.researchgate.net/publication/268206597_ANOMALY_DETECTION_WITH_CORTICAL_LEARNING_ALGORITHM_FOR_SMART_HOMES" target="_blank" >http://www.researchgate.net/publication/268206597_ANOMALY_DETECTION_WITH_CORTICAL_LEARNING_ALGORITHM_FOR_SMART_HOMES</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.13140/2.1.2927.8405" target="_blank" >10.13140/2.1.2927.8405</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Anomaly Detection with Cortical Learning Algorithm for Smart Homes

Popis výsledku v původním jazyce

After a brief introduction to principles of Cortical Learning Algorithm (CLA) and Hierarchical Temporal Memory (HTM) which frame the theory for NuPIC ? a human neocortex-inspired neural network implementation, we focus on practical use-cases in context of Smart Homes: 1) processing bio-signals (ECG classification, prediction, anomaly detection) for the purpose of mobile assisted technologies. 2) prediction of sensory and location data in smart homes. Preliminary results, realized and in-progress projects are presented in this study as well as obstacles and some comparison to other solution for these ML tasks.

Název v anglickém jazyce

Anomaly Detection with Cortical Learning Algorithm for Smart Homes

Popis výsledku anglicky

After a brief introduction to principles of Cortical Learning Algorithm (CLA) and Hierarchical Temporal Memory (HTM) which frame the theory for NuPIC ? a human neocortex-inspired neural network implementation, we focus on practical use-cases in context of Smart Homes: 1) processing bio-signals (ECG classification, prediction, anomaly detection) for the purpose of mobile assisted technologies. 2) prediction of sensory and location data in smart homes. Preliminary results, realized and in-progress projects are presented in this study as well as obstacles and some comparison to other solution for these ML tasks.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of 3rd Conference on Innovations in Assistive Technologies and Health Care

ISBN

978-80-01-05572-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

—

Název nakladatele

ČVUT, Fakulta elektrotechnická

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

6. 11. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—