[发明专利]一种无人机异常行为识别模块及其识别方法在审
| 申请号： | 201910917533.9 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110705693A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 张学军;张祖耀;卿三东 | 申请（专利权）人： | 北航(四川)西部国际创新港科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 51241 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 胡文莉 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种无人机异常行为识别模块及其识别方法，包括：正生成对抗网络、反生成对抗网络和检测器；正生成对抗网络中正生成器生成正常事件，反生成对抗网络中反生成器生成非正常事件。检测器计算输入事件与正生成器与反生成器生成的模拟事件的欧氏距离差，计算异常事件分值，设置合理的阈值，将分值高的事件作为异常事件检出。本发明的优点是：使用正常事件进行训练，采用合理算法计算输入与生成模拟事件样本的重构差异，实现异常事件的有效检测；能够有效检出未知异常事件，关键技术指标有明显提升；可拓展用于网络、医学等异常事件未知、不确定领域，未来会努力提高训练检测稳定性、提升综合性能指标，实现真正工程应用。 | ||
| 搜索关键词： | 异常事件 生成器 检测器 对抗 模拟事件 正常事件 网络 检出 关键技术指标 综合性能指标 检测稳定性 工程应用 欧氏距离 输入事件 算法计算 异常行为 有效检测 重构 样本 医学 拓展 | ||
【主权项】：
1.一种无人机异常行为识别模块，其特征在于，包括：正生成对抗网络、反生成对抗网络和检测器；/n正生成对抗网络用于不断迭代，循环训练，持续提高正生成器的正常事件模拟生成能力和判决器的判决能力；/n反生成对抗网络用于不断迭代，循环训练，持续提高反生成器的模拟异常事件生成能力和判决器的判决能力；/n检测器用于检测时，主要通过检测器，计算输入事件X与正生成器生成的模拟事件Gn(Z)的欧氏距离差，以及与反生成器生成的模拟事件Ga(Z)的欧氏距离差，计算异常事件分值，设置合理的阈值，将分值高的事件作为异常事件检出；/n正生成对抗网络由正生成器和判决器A组成；/n正生成器用于最大可能生成正常事件，即努力模拟异常事件，并用于训练判别器A；/n判决器A用于判别事件是来自输入事件X还是来自正生成器生成正常事件Gn(Z)的判决能力，随后训练正生成器生成模拟正常事件Gn(Z)的能力；/n反生成对抗网络由反生成器和判决器B组成；/n反生成器用于最大可能生成非正常事件，即努力模拟异常事件，并用于训练判别器B，判决器B用于判别事件是来自输入事件X还是来自反生成器生成的模拟异常事件Ga(Z)的判决能力，随后训练反生成器生成模拟异常事件Ga(Z)的能力。/n
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