[发明专利]一种基于变换分类的时间序列异常检测方法在审
| 申请号： | 202111561819.1 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114510958A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 陆豪;张凤斌;樊好义 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/346 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明设计一种基于变换分类的时间序列异常检测方法，通过将基于分类的方法以自监督方式扩展到异常检测领域，通过对正常数据进行训练，学习到数据的正常模式，从而在测试时检测到输入数据中的异常。具体的，本发明将使用适用于时间序列数据的变换方法，对时序数据进行多种变换，将变换后的数据通过深度一类分类的方法映射到超球体特征空间中，通过优化超球体的中心和半径，使模型学到正常数据的鲁棒表示，然后通过预测正确变换的概率算出数据的异常评分，进而判断异常。针对于目前时序异常检测领域存在的未充分考虑时间关系、标记数据缺乏、难以处理高维数据等问题，本发明的主要贡献包括：使用适用于时间序列数据领域的变换，使模型可以学习到带有时间关系的鲁棒表示；通过自动生成数据标签，以自监督的方式来训练模型，利于在标记数据缺乏的场景下进行异常检测；通过使用深度一类分类的方法，而不是传统的机器学习方法，使模型可以对高维的时序数据进行异常检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变换 分类 时间 序列 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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