公开(公告)号：CN117668720A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311544478.6

申请日：2023-11-20

Applicant: 中国矿业大学 ,  沈阳盛世五寰科技有限公司

Inventor： 代伟 ,  程圆圆 ,  冯泉 ,  王昱栋 ,  张威 ,  王兰豪 ,  刘鑫

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06F18/213 ,  G06N3/082 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化重构网络的可解释性时序数据异常检测方法，包括如下步骤：获取时序数据进而构建数据集；构建编码网络以获得编码后的潜在特征；获得多个序列通道之间的依赖关系；将更新后的潜在特征输入到解码网络中以获得重构数据；构建生成器和判别器并采用对抗训练方法优化重构网络的参数；将待检测数据输入经过对抗训练优化后的重构网络，并通过分析重构误差来判断数据的异常状态，结合依赖关系图对异常状态进一步推断。本发明实现在轻量化和可解释性方面的进步，该方法不仅专注于精简网络结构，降低参数量，以便在资源受限的环境下高效部署，同时强调了构建的依赖关系，为异常状态的解释提供了有价值的信息。