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本申请提出一种无监督异常检测方法与装置,包括以下步骤:获取网络模型,其中,网络模型包括变分网络和生成网络;获取输入数据,并将输入数据分割成多时间序列片段数据;将多时间序列片段数据输入变分网络进行处理,获取多时间序列片段的随机隐变量;将多时间序列片段的随机隐变量输入生成网络进行连接处理,获取输入数据的重构值;检测输入数据与重构值是否一致,根据检测结果确定是否异常。由此,在考虑多时间序列随机性和时间依赖性的前提下,对多时间序列的历史正常模式进行学习,从而实现对多时间序列数据更加准确的无监督异常检测。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112416643 A (43)申请公布日 2021.02.26 (21)申请号 202011355743.2 (22)申请日 2020.11.26 (71)申请人 清华大学 地址 10
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