[发明专利]基于多角度特征的多元KPI时序异常检测方法和系统在审
| 申请号： | 202210490264.4 | 申请日： | 2022-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN115062686A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 林友芳;王晶;白云飞;邵世宽;万怀宇;韩升;张硕 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L43/08 |
| 代理公司： | 北京红福盈知识产权代理事务所(普通合伙) 11525 | 代理人： | 陈月福 |
| 地址： | 100044 北京市海淀区上园*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多角度特征的多元KPI时序异常检测方法和系统，属于KPI异常检测领域。所述方法从嵌入图、时域、频域三个角度提取KPI时序的特征，再分别使用图卷积神经网络、时域卷积神经网络和谱网络对三种特征进行数据特征学习表示，再利用全连接神经网络和Softmax函数得到各特征的注意力分数，根据注意力分数对不同特征表示进行融合，然后输入到解码器中得到原始数据的重构表示，构成完整的多元KPI时序异常检测模型；基于历史数据对模型训练完成后，将待检测的多元KPI时序输入到成熟的检测模型中，检测数据中是否存在异常。本发明提不需要人工对异常进行标注，减少了检测过程中的人力需求，提高了运维管理系统异常检测的准确度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 角度 特征 多元 kpi 时序 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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