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基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法 被引量:2
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作者 胡智超 余翔湛 +2 位作者 刘立坤 张宇 于海宁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1-11,共11页
时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果... 时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果的有效性、合理性、稳定性等不足的问题,本文提出了一种新的基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法AdcGAN。首先,通过处理历史数据,提取用于生成时序数据的条件上下文;然后,采用条件生成对抗网络的设计策略,使用条件上下文,构建上下文生成对抗网络,实现对任意时刻数据的条件分布预测,同时AdcGAN采用Dropout近似模型不确定性,使用概率分布代替点估计作为预测结果;接着,从观测的差异(用期望偏差表示)和模型的不确定性(用预测方差表示)两个方面来衡量异常;最后,提出基于数据统计信息的异常阈值自动设置方法,减少手动调节的参数量。实验结果表明,与同类基准算法进行对比,在NAB数据集中的47个真实时序数据上,本文提出的AdcGAN可以有效地检测出时序数据中的异常,在大多数评价指标上都优于其他基准方法,并且具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 时间序列异常检测 生成对抗网络 模型不确定性 生成模型 深度学习
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基于谱残差方法的工业互联网时间序列异常检测
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作者 焦子南 陈年 +1 位作者 金涛 王建民 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2672-2680,共9页
谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测。从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法。实... 谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测。从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法。实验证明,所提出的改进可以提高异常检测的准确率,去除环境因素造成的季节性影响,且检测异常用时优于已有算法。另外,所提算法可以根据实际需要,自适应调节异常判定阈值。为了适应工业系统常出现的多变量时间序列数据,在谱残差算法的基础上结合用于处理多变量数据的独立成分分析算法,使算法适用于多变量时间序列。实验表明,谱残差算法与独立成分分析结合的算法能够应用于工业系统的异常自动检测,并且可以保证算法所需的准确性和实时性。 展开更多
关键词 时间序列异常检测 谱残差算法 无监督算法 独立成分分析
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基于移相加权球面单簇聚类的周期时间序列异常检测 被引量:2
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作者 王骏 钟富礼 +1 位作者 王士同 邓赵红 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期984-992,共9页
针对传统的单分类器不适用于周期时间序列的异常检测,提出了一种基于移相加权球面单簇聚类的单分类器PS-WS1M-OCC.通过在聚类过程中增加高效的循环移位操作,解决了时间序列记录之间相似度计算的问题.另一方面,基于时间序列记录的权重分... 针对传统的单分类器不适用于周期时间序列的异常检测,提出了一种基于移相加权球面单簇聚类的单分类器PS-WS1M-OCC.通过在聚类过程中增加高效的循环移位操作,解决了时间序列记录之间相似度计算的问题.另一方面,基于时间序列记录的权重分布,提出了新的阈值自适应确定方法,从而使单分类器对训练集包含的异常数据和参数设置不敏感.实验表明,本文提出的单分类器可以用于周期时间序列的异常检测;与传统的单分类器相比,可以成功地从包含异常数据的训练集中进行无监督学习,对训练集包含的异常数据鲁棒,并且对参数不敏感. 展开更多
关键词 移相加权球面单簇聚类 时间序列异常检测 单分类器 从包含噪声的数据中学习
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基于Hadoop的异常传感数据时间序列检测 被引量:6
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作者 张建平 李斌 +1 位作者 刘学军 胡平 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1659-1665,共7页
无线传感器网络中,异常时间序列的研究具有十分重要的意义。针对传统研究在海量数据环境中时间效率低下的问题,提出了基于Hadoop的异常时间序列检测算法。首先对时间序列进行预处理,然后在Hadoop的MapReduce操作中调用动态时间弯曲距离... 无线传感器网络中,异常时间序列的研究具有十分重要的意义。针对传统研究在海量数据环境中时间效率低下的问题,提出了基于Hadoop的异常时间序列检测算法。首先对时间序列进行预处理,然后在Hadoop的MapReduce操作中调用动态时间弯曲距离计算算法,实现了DTW距离计算的并行化,从而大大提高检测速度。同时针对传统DTW算法计算复杂度瓶颈问题以及传统约束方法准确率较低问题,提出了基于显著特征匹配的局部约束算法,对弯曲路径进行局部限制,在确保准确性的同时进一步降低了时间、空间复杂度。Hadoop平台下实验结果表明,该方法既提高了检测速度,又保证了检测准确率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 异常时间序列 局部约束 动态时间弯曲
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基于Hadoop的不确定异常时间序列检测 被引量:3
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作者 李斌 张建平 刘学军 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1066-1072,共7页
无线传感器网络中,传感器的采集与无线网络的传输等均可能带来时间序列的不确定性,而大数据时代的到来使得传统不确定异常时间序列检测研究面临时间效率低下的问题,为此提出基于Hadoop的不确定异常时间序列检测算法。首先对不确定时间... 无线传感器网络中,传感器的采集与无线网络的传输等均可能带来时间序列的不确定性,而大数据时代的到来使得传统不确定异常时间序列检测研究面临时间效率低下的问题,为此提出基于Hadoop的不确定异常时间序列检测算法。首先对不确定时间序列进行压缩变换,使不确定数据量大大减少,然后利用Map Reduce架构调用基于期望距离的不确定时间序列下的DTW算法,实现算法的并行化处理,降低算法时间复杂度。同时针对Hadoop集群任务级调度分配方法在运行中负载分配不均现象,提出Hadoop集群优化方法,明显缩减集群总任务时间,使得节点资源的利用更为合理。Hadoop平台下实验结果验证显示,该方法既提高了检测速度,又保证了检测准确率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 不确定异常时间序列 Hadoop集群优化 压缩 动态时间弯曲 期望距离
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基于滑动窗口和聚类算法的变压器状态异常检测 被引量:46
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作者 严英杰 盛戈皞 +3 位作者 刘亚东 杜修明 王辉 江秀臣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期4020-4025,共6页
在线监测数据在变压器运行状态中发挥出重要角色,而传统的异常状态检测一般基于阈值判定法,难以及时发现变电设备的异常情况,甄别噪声数据。针对上述问题,根据变压器在线监测数据中异常值特点,提出了一种基于滑动窗口和聚类算法的变压... 在线监测数据在变压器运行状态中发挥出重要角色,而传统的异常状态检测一般基于阈值判定法,难以及时发现变电设备的异常情况,甄别噪声数据。针对上述问题,根据变压器在线监测数据中异常值特点,提出了一种基于滑动窗口和聚类算法的变压器状态异常检测方法。首先,利用时间序列和滑动窗口对多维的在线监测数据流进行筛选,记录异常点的发生时间和类型,建立候选异常数据集合的判断模型;其次,基于无监督的k-means聚类方法建立多元特征量数据点的异常检测模型,并用于在线监测实时数据的异常检测,判断异常时刻与异常类型。通过某变电站的油中气体数据对本文算法进行了验证,结果表明,该方法可以实时检测在线监测数据流中因运行状态变化而产生的趋势异常,并祛除少量传感器噪声或突变值的影响,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 多维数据 在线监测 异常检测:多元时间序列 K均值聚类 滑动时间窗口
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海洋信息管理系统的设计与实现 被引量:3
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作者 黄冬梅 田瑜基 王建 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第10期71-73,共3页
为了解决海洋数据的多源异构问题,使用户对大量复杂的海洋数据进行有效管理,设计并实现一套海洋信息管理系统。首先介绍系统的体系结构,然后对各模块进行详细的阐述,并对海洋数据进行了详细的分析。针对海洋数据存在数据不一致、数据空... 为了解决海洋数据的多源异构问题,使用户对大量复杂的海洋数据进行有效管理,设计并实现一套海洋信息管理系统。首先介绍系统的体系结构,然后对各模块进行详细的阐述,并对海洋数据进行了详细的分析。针对海洋数据存在数据不一致、数据空缺和数据冗余等问题,使用基于累积变化量的时间序列异常检测方法,有效检测出海洋数据中的异常点,再对异常点进行修正,保证了海洋数据的质量,从而建立一套完善的海洋信息管理系统,使得海洋相关部门的业务流程更加科学化和规范化。 展开更多
关键词 海洋信息管理系统 海洋数据 数据预处理 数据管理 时间序列异常检测
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被动式远程网络地址翻译器识别系统 被引量:1
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作者 焦程波 郑辉 黄宇 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期899-904,共6页
源自不同终端的数据报中隐含了发送源彼此各异的特征,设计实现了基于数据报外部特征的被动式远程网络地址翻译器识别系统(NDS)。该系统以IP数据报和TCP分组头部信息为研究对象,通过综合检测IP生存时间(TTL)初始值、IP标示(IPid)和TCP时... 源自不同终端的数据报中隐含了发送源彼此各异的特征,设计实现了基于数据报外部特征的被动式远程网络地址翻译器识别系统(NDS)。该系统以IP数据报和TCP分组头部信息为研究对象,通过综合检测IP生存时间(TTL)初始值、IP标示(IPid)和TCP时间戳等3种参数的时间序列异常,完成对网络地址翻译器快速、准确的识别。真实环境下的测试结果表明,NDS能有效地检测NAT设备,拥有较高的NAT识别准确率,具有良好的使用价值。 展开更多
关键词 时间序列异常 IP标示 网络地址翻译器 网络地址翻译器识别系统 TCP时间 IP存活时间
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