[发明专利]基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法有效
| 申请号： | 202010065816.8 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111275113B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王晓峰;张英;李斌;王妍;雷锦锦 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/2415;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06F123/02 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 张皎 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法，首先建立并训练由深度卷积神经网络、门控递归网络和代价敏感损失函数组成的代价敏感混合网络模型，其中通过深度卷积神经网络来学习时间序列的局部特征，通过门控递归网络来学习时间序列的序列特征，然后将这些特征组合起来进行分类，在模型训练过程中利用代价敏感损失函数来度量输出结果与真实值之间的相似性，然后通过反向传播算法来调整网络模型的参数，针对不同数量类别的样本使用不同的惩罚因子来惩罚网络模型的错误检测。本发明的方法简单高效，精度高，具有较强的鲁棒性，而且对偏斜类时间序列数据集和非偏斜类时间序列数据集都具有较高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 代价 敏感 混合 网络 偏斜 时间 序列 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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