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基于改进自编码器的工控时序数据异常检测.pdf

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    摘要

    为保障工业控制系统的平稳运行，需要对工控系统采集的多变量时间序列进

    行监测，并识别其中的异常。由于异常通常较为罕见，所以，一部分研究仅使用

    正常数据训练模型，即通过无监督学习的方式实现异常检测。其中，基于自编码

    器的异常检测算法在训练时无需使用异常样本。同时，借助深度神经网络的强大

    表达能力，经典的深度自编码器能够良好地拟合训练数据。然而，其过强的表达

    能力可能带来过度泛化的问题。为了缓解该问题，记忆增强自编码器被提出，但

    其具有潜在的欠拟合问题。另一部分研究利用包含少量异常样本的数据训练监督

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