[发明专利]一种基于神经网络的时间序列数据异常检测方法在审
| 申请号： | 202010577504.5 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111738335A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 周春姐;李阿丽;张振兴 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 264025 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的时间序列数据异常检测方法，包括以下步骤：收集数据，基于神经网络的时间序列数据异常检测过程，异常检测方法的性能验证。本发明的有益之处在于：（1）异常检测器不对异常类型、异常模式的潜在机制做任何假设，但可以通过学习从训练数据集中获得相关概念；（2）异常检测器不需要选择阈值，避免了阈值设置的繁琐工作，从而可以获得良好的异常检测性能；（3）随着异常检测经验的积累，异常检测器不断进行动态改进，学习新的异常，从而增强其对异常检测的知识积累；（4）本发明所提的异常检测方法可以广泛应用于健康医疗、智能交通和大型生产系统等行业中的人体疾病监测、交通事故发现、设备故障诊断、网络入侵检测等众多领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 时间 序列 数据 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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