龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及入侵检测技术领域，公开了基于变分自动编码器和shapelet的时间序列异常检测方法及系统，包括以下具体步骤：S1、获取数据集，进行预处理；S2、通过shapelet算法提取预处理后的数据集的特征序列；S3、构建基于变分自编码器和shapelet的异常检测模型；将shapelet特征序列输入到异常检测模型中进行训练，得到隐变量；使用标准化流对隐变量进行可逆映射；根据可逆映射后的隐变量重构特征序列，并计算重构概率为异常分数；S4、根据异常分数，通过SPOT算法自动计算异常阈值；S5、判断是否为异常序列。本发明解决了现有技术无法用于时间序列，不能在不访问标签下的情况下学习异常检测的问题，且具有适用于无监督异常检测的特点。
主权项：1.基于变分自编码器和shapelet的时间序列异常检测方法，其特征在于：包括以下具体步骤：S1、获取训练用的时间序列的数据集，并通过数据标准化对训练用的时间序列的数据集进行预处理；S2、通过shapelet算法提取预处理后的数据集的特征序列，将提取出的特征序列转换为shapelet特征序列；S3、构建基于变分自编码器和shapelet的异常检测模型；将shapelet特征序列输入到异常检测模型中进行训练，得到隐变量；使用标准化流对隐变量进行可逆映射；根据可逆映射后的隐变量重构特征序列，并计算重构概率为异常分数；S4、根据异常分数，通过SPOT算法自动计算异常阈值；S5、将待测验的时间序列输入到异常检测模型中得到待检测的异常分数，若待检测的异常分数大于步骤S4中得到的异常阈值，判断是否为异常序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于变分自动编码器和shapelet的时间序列异常检测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号