Accelerated Anomaly Detection in Supply Chain Resi

kaggle2025-10-06 更新2025-10-25 收录

供应链管理

异常检测

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/freederiaresearch/accelerated-anomaly-detection-in-supply-chain-resi 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

**Abstract:** Conventional supply chain anomaly detection struggles with evolvin

**摘要：** 传统供应链异常检测（Supply Chain Anomaly Detection）难以应对不断演化的场景（原文结尾单词截断为evolin）

创建时间：

2025-10-06

HealthMonitor

医疗监控

异常检测

‘HealthMonitor’数据集包含从医院监控系统实时收集的带有时间戳的病人生命体征数据。该数据集旨在供机器学习实践者用于构建和训练模型，以实时检测病人生命体征中的异常，目的是识别需要立即医疗关注的关键健康事件。每个条目包含心率、血压、呼吸频率和血氧饱和度等测量值，并带有标签指示读数是否在正常范围内（标记为‘Normal’）或表示异常（标记为‘Anomaly’）。

Hugging Face2024-08-26 更新1630

ikura31/glt_dataset

供应链管理

流数据分析

该数据集包含与产品订单和仓库管理相关的信息，具体字段包括产品ID、仓库、来源、订单号、订单中的位置、拣货量、数量单位、日期和时间。数据集主要用于训练模型，可能涉及订单处理、库存管理或物流优化等应用场景。

Hugging Face2024-12-05 更新140

Minimum Regularized Covariance Trace Estimator and Outlier Detection for Functional Data

函数型数据

异常检测

We propose the Minimum Regularized Covariance Trace (MRCT) estimator, a novel method for robust covariance estimation and functional outlier detection designed primarily for dense functional data. The

DataCite Commons2024-05-11 更新90

绍兴新昌地区流量计异常检测数据

工业监控

异常检测

流量计的异常检测预警系统旨在提升系统安全性、降低维护成本，并确保设备的稳定运行。通过结合DBSCAN聚类算法和高斯混合模型（GMM），该算法能够有效分析流量、压力、温度等数据，识别设备的常规工作模式，并发现偏离常规的数据点。这有助于及时发现系统中的潜在异常，如设备故障、传感器异常或外部干扰，实现更科学和系统化的监控和维护预警，为决策者提供精准的维护策略支持。1. 数据采集：通过流量计采集系统获取关

浙江省数据知识产权登记平台2024-12-02 更新240

Data with abnormal shift pattern in a manufacturing process

工业控制

异常检测

The data represents a shift in process variable presented in a control chart due to the sudden change in the machine setting.

Research Data Australia110