异常是指与预期模式的偏差，可能发生在多种环境中——无论是在银行交易、工业运营、营销行业还是医疗保健监控中。传统的检测方法通常会产生很高的误报率。误报是指系统错误地将常规事件识别为异常事件，从而导致不必要的调查工作和操作延迟。这种低效率是一个紧迫的问题，因为它会耗尽资源并转移对需要解决的真正问题的注意力。本文深入研究了一种广泛使用基于规则的引擎的异常检测专用方法。该方法通过交叉引用多个关键绩效指标 ( KPI)来提高识别违规行为的准确性）。这种方法不仅可以更有效地验证或反驳异常的存在，而且有时还可以隔离和识别问题的根本原因。
这是引擎审查的连续数据流。该流中的每个点可能与一个或多个 KPI 相关，异常检测：利用规则引擎最大限度地减少误报使用这些 KPI 来根据其训练规则集进行评估。持续的数据流对于实时监控至关重要，为引擎提供了必要的工作信息。
系统的核心是异常检测：利用规则引擎最大限度地减少误报，需要对其进行培训以了解其将监控的 KPI 的细微差别。这就是一组 KPI 规则发挥作用的地方。这些规则充当引擎的算法基础，旨在将两个或多个 KPI 关联在一起。
KPI 规则的类型：
收到数据后，引擎立即查找传入 KPI 中的偏差或异常情况。这里的异常是指任何超出预定可接受范围的指标。引擎标记这些异常以供进一步调查，可分为三个主要操作：接受、拒绝和缩小范围。这可能涉及将一个 KPI 与另一个 KPI 相关联，以验证或否定检测到的异常。
基本步骤涉及创建一系列将多个 KPI 相互关联的规则。例如，规则可能会将产品质量指标与工厂设置中的生产速度相关联。例如：
异常检测：利用规则引擎最大限度地减少误报经过全面的训练，可以实时有效地应用这些规则。
异常检测：利用规则引擎最大限度地减少误报主动监控传入数据，应用其经过训练的规则来识别异常或潜在异常。
在识别潜在异常时，引擎：
本文概述了使用经过各种 KPI 规则集训练的异常检测：利用规则引擎最大限度地减少误报进行异常检测的方法。与通常仅依赖统计算法或机器学习模型的传统异常检测系统相比，这种方法采用了专门的异常检测：利用规则引擎最大限度地减少误报作为其基石。通过更深入地研究不同 KPI 之间的关系和交互，企业可以获得简单、独立指标无法提供的更细致的见解。这可以实现更稳健的战略规划、更好的风险管理以及实现业务目标的整体更有效的方法。一旦异常被标记，引擎就会使用其预先训练的 KPI 规则将其与其他关联的 KPI 进行比较。这里的重点是确定异常是否确实是一个问题或仅仅是异常值。
以上是异常检测：利用规则引擎最大限度地减少误报的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
