面向多維數(shù)據(jù)的異常點檢測模型設(shè)計*
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：927 K
標(biāo)簽： 編碼損失函數(shù) 變分自編碼器 異常點檢測
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文檔介紹：為了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下快速,、精準(zhǔn)地挖掘異常點，保障網(wǎng)絡(luò)安全,，提出了一種面向多維數(shù)據(jù)的異常點檢測模型設(shè)計方案,。該方案利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）存儲任意時間段的多維數(shù)據(jù)，并使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取完整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),，同時加入懲罰參數(shù)和均方誤差來縮小異常點出現(xiàn)范圍,。此外，還利用編碼器和解碼器構(gòu)建變分自編碼器函數(shù)模型,，使其能夠解讀正常數(shù)據(jù)子特征,，并通過編碼重建損失函數(shù)來計算數(shù)據(jù)異常度量，從而實現(xiàn)異常點檢測,。經(jīng)過實驗驗證,，該方法表現(xiàn)出較高的檢測正確率和運行效率，具有極高的應(yīng)用價值,。
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