[发明专利]基于权重递增的条件扩散模型的时间序列异常检测方法及装置在审
| 申请号： | 202310853533.3 | 申请日： | 2023-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN116796212A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 肖春静;杜翔鹤;薛玉霞;缑泽华;张磊 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06F18/2321 | 分类号： | G06F18/2321;G06N3/0464;G06F18/10 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于权重递增的条件扩散模型的时间序列异常检测方法及装置，该方法首先选择一部分时间序列数据作为观测值，其余数据作为缺失值，然后根据观测值来估计缺失点的值，最后根据估计错误来判定一个点是否为异常。采用基于密度比的策略灵活地选择观测值，可以轻松适用于异常集中的情况。本发明通过权重递增的条件扩散来增强缺失值的估计性能，可以显著提高生成数据质量，从而提升异常检测的稳定性。此外，本发明还设计了一个多尺度状态空间模型，以捕捉时间序列数据的长期依赖关系。实验结果表明，本发明表现明显优于当前最先进的模型；能够改善异常检测性能；在标记数据稀缺或异常点集中的情况下，提供了一种灵活的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 权重 递增 条件 扩散 模型 时间 序列 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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