【摘 要】
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时间序列上的异常检测相关工作已经很成熟,但是这些研究并不能区分异常的种类。例如,在电压检测器中,电压突然发生的变化究竟是传感器传输时产生的噪声还是由于器件发生损坏造成的异常事件?之前的相关研究只有在一维时间序列上进行的,然而比起一维时间序列,多维时间序列数据在实际生产中更为普遍。本文提出了无监督和有监督相结合的异常检测流程框架CSUAD,它能够有效的进行多维时间序列上事件和噪声的区分。在这个CSU
【基金项目】
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国家自然基金委与四川省联合基金项目“超大规模时空数据处理基础理论及关键技术”；
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时间序列上的异常检测相关工作已经很成熟,但是这些研究并不能区分异常的种类。例如,在电压检测器中,电压突然发生的变化究竟是传感器传输时产生的噪声还是由于器件发生损坏造成的异常事件?之前的相关研究只有在一维时间序列上进行的,然而比起一维时间序列,多维时间序列数据在实际生产中更为普遍。本文提出了无监督和有监督相结合的异常检测流程框架CSUAD,它能够有效的进行多维时间序列上事件和噪声的区分。在这个CSUAD中,本文利用主动学习可以在与用户少量且高效的互动下,以尽可能少的成本对算法的分类效果有很好的提升。本文通过概率分类计算出置信度,将其用作主动学习算法终止的条件。为了进行试验,本文利用手机传感器等设备采集了大量的使用手机时的人行为数据。通过实验,多维时间序列上的事件和噪声区分准确率比一维时间序列上的算法准确率提高近20%。实际生产中,本文发现许多应用场景诸如工厂、地铁等,往往需要在线算法。在线算法相对于离线算法训练数据和时间都受很大的限制。针对以上情况本文通过改进Toeplitz矩阵,使用Transformer神经网络进行压缩特征,基于限制队列数量的AP聚类算法设计实现了在线算法,相较于离线算法本文的在线算法性能平均保留90%左右。
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