【摘 要】
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针对现有半监督深度生成异常检测模型对复杂真实数据分布学习能力不足及模型训练困难的问题,提出基于改进Wasserstein自编码器(Wasserstein autoencoder,WAE)的异常检测模型W
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会-中国民用航空局民航联合研究基金项目(U1633110),国家自然科学基金项目(61301245),中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项基金项目(3122019190)
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针对现有半监督深度生成异常检测模型对复杂真实数据分布学习能力不足及模型训练困难的问题,提出基于改进Wasserstein自编码器(Wasserstein autoencoder,WAE)的异常检测模型WAE-AD。使用能够稳定训练的自编码器网络结构,利用Wasserstein距离对模型拟合分布与待检测数据真实分布之间的距离进行度量,学习更加复杂的高维数据分布。使用正常数据构成的训练集训练模型收敛,根据待检测数据在训练好的模型中的异常得分进行异常判定。实验结果表明,WAE-AD模型的精确率、召回率、F1值3
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