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多变量时间序列数据的异常检测方法研究
【摘 要】
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随着大数据时代来临,异常检测技术越来越多的被研究人员应用到人类生活的各行各业。在实际应用中,时间序列数据通常是高维的、海量的、异构的、有噪声的、有序的,如何提高这类数据的异常检测性能是本文研究的主要内容。深度自动编码器模型在处理高维数据时性能卓越,但是其性能受限于编码器产生的低维空间中无法保留充足的样本信息;在高维无监督异常检测模型中,模型无法利用时序数据所固有的属性,从而很难检测到时序数据中的异
【出 处】
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武汉理工大学
【发表日期】
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2020年01期
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