[发明专利]一种基于条件式规整化流模型的时间序列无监督异常检测方法有效
| 申请号： | 201911392418.0 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111177224B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 陈岭;杨帆 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于条件式规整化流模型的时间序列无监督异常检测方法，包括：(1)对时间序列进行预处理，构建训练数据集；(2)构建循环神经网络，用于将历史时间序列处理为隐表示；(3)构建以历史观测序列为条件、建模观测窗口概率密度的条件式规整化流模型，用于计算观测窗口内时间序列的条件对数似然度；(4)基于最大似然原则学习优化模型参数；(5)根据所有样本在参数确定的条件式规整化流模型下的条件对数似然度选取阈值；(6)使用参数确定的循环神经网络和条件式规整化流模型在线计算观测窗口内时间序列的条件对数似然度，当该条件对数似然度低于指定阈值时，将观测窗口报告为异常。该检测方法可有效降低异常检测的误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 条件式 规整 模型 时间 序列 监督 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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