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公开(公告)号：CN119622579A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411705686.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种时序数据异常检测模型的构建方法、异常检测方法及系统，采用基于TCN‑LSTM‑CMA自编码器构建的模型，对时序数据进行重构，生成重构数据；通过比较重构前后的时序数据和重构数据，计算出重构误差；根据计算出的重构误差，采用孤立森林算法进行异常检测，识别出时序数据中的异常数据。本发明提出了一种全新的TCN‑LSTM‑CMA自编码器模型构建方法，并结合孤立森林方法，用来进行时序数据异常检测。该方法克服了现有异常检测方法在精度、适应性和鲁棒性方面的不足。该方法在工业监控、网络安全等领域的时序数据异常检测方面具有广泛的应用前景。
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