长时间地理数据中异常轨迹的检测.
你的角色
Background
星际网赌导航监视系统收集并利用来自传感器的大量地理数据, 应答器和其他来源. 这通常用于创建即时的情景图像, 在决策过程中向作业者提供哪些支持. 然而, 如果这些数据是长时间收集的, 它可以用来让系统学习给定区域的正常行为, and notify an operator of targets behaving in a manner which is out of the ordinary; anomalies.
在过去一年中，在哥德堡的星际网赌导航进行了一项关于利用什么特征和统计方法来发现地理轨迹(目标数据的时间序列)异常的预研究, 之前也有几篇星际网赌导航附属的博士论文是关于这个主题的. 本文将是这些工作的延续.
目的是有两个平行的硕士论文, 哪里会关注古典, 统计方法, 另一个是基于机器学习的方法. 目的是比较不同的可用方法，以查看哪个选项最适合此用例. 虽然检测异常的方法会有所不同, 在特征工程方面很可能会有协作工作, 指标定义, 以及异常的定义, 等.
由于异常检测领域包含了许多方法和方面, 每篇硕士论文的确切重点将与学生一起决定. 例如, 具有较高可解释性的方法可能是经典方法论文的重点，因为它在许多应用中不仅要指出什么是异常的, 还有为什么. 另一篇论文可能会利用无监督机器学习来发现人类用户无法检测到的异常类别. 我们设想在每一篇论文中, 可以对许多不同的方法进行评估和比较.
论文中使用的数据将是这些应用的通用参考数据集的组合, 打开船只和飞机的应答器数据. 如果可能的话，星际网赌导航内部传感器数据也可以利用.
硕士论文描述
将有两篇平行的硕士论文, 一个利用古典, 统计方法, 一个专注于机器学习.
硕士论文将是理论和实践. 我们分为三个部分:一个学习阶段，了解更多关于异常检测技术的当前状态, 特别是关于轨迹数据. 第二阶段是将学到的东西付诸实践，在通常可用的开放数据集或来自我们系统的传感器数据上生成概念证明. 最后, 最后一个阶段(应该与前两个阶段并行进行)包括撰写和完成报告以及评估不同的调查方法.
你的资料
这些论文适合有MATLAB和/或python编程经验的学生. 对于经典的论文, 我们正在寻找1-2名对数学建模和统计感兴趣的硕士研究生. 用于机器学习论文, 我们正在寻找1-2名对数据科学和机器学习感兴趣的硕士研究生.
你的工程物理硕士学位即将结束, 工程数学, 计算机科学, 或同等, 并符合30 HP学位项目的资格.
这个职位要求你通过基于当前安全保护法规的安全审查. 对于需要安全审查的职位，可能会有额外的公民义务.
你将成为其中的一员
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最后申请日
2024-01-15
联系信息
约翰·贝克兰德，经理
约翰.backlund@saabgroup.com
硕士论文导师
卡尔麒麟
卡尔.kylin@saabgroup.com
罗伯特·琼森
罗伯特。.jonsson5@saabgroup.com
星际网赌导航是一家以人为本的公司. 我们提供一个友好的工作环境，在这里我们互相支持和帮助，以达到我们最好的状态. 不断学习，事业有成 & 人才发展和员工福利是我们一直尽最大努力提供巨大机会的领域.
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