[发明专利]一种基于生成模型的LSTM多变量时间序列异常检测方法在审
| 申请号： | 202210887895.X | 申请日： | 2022-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN115392109A | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 陈绍炜;温鹏飞;赵帅;徐芳达;陈雨含;王诗音 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 范倩 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成模型的LSTM多变量时间序列异常检测方法，涉及复杂设备的高维数据异常检测领域。本发明针对数据集不平衡或缺少数据标签的场景，提出DG‑MTAD算法模型，其由编码器E、生成器G以及3个鉴别器D1，D2，D3组成，生成器G实现隐空间中的随机噪声Z向真实样本数据空间中生成样本G(Z)的映射；编码器E将真实样本X编码为隐空间的高效表示E(X)，从而实现不同空间下的双向学习过程。该方法采用半监督的训练方式，训练过程中仅使用正常的多变量时间序列数据训练算法模型，使得算法在数据集不平衡或缺少数据标签的场景中也能表现出较好的异常检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 模型 lstm 多变 时间 序列 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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