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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于时空特征表示差异的时序数据的异常检测方法和装置，包括：获取时序数据并进行预处理来构建样本数据；利用样本数据对基于时空特征表示差异的深度学习模型进行训练得到异常检测模型；利用异常检测模型对待检测的样本数据进行推理计算得到每个时间点数据的异常得分，包括：基于待检测的样本数据在时间角度提取的时间特征表示和基于空间角度提取的空间特征表示之间的第一相似度来确定样本中每个时间点数据的异常得分；筛选评分异常得分高于异常阈值的时间点数据被判定为异常，这样可以在没有异常标签的情况下使用并检测出时序数据中可能存在的异常，且使用简单，效率高。
主权项：1.一种基于时空特征表示差异的时序数据的异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取时序数据并进行预处理来构建样本数据；利用样本数据对基于时空特征表示差异的深度学习模型进行训练得到异常检测模型；利用异常检测模型对待检测的样本数据进行推理计算得到每个时间点数据的异常得分，包括：基于待检测的样本数据在时间角度提取的时间特征表示和基于空间角度提取的空间特征表示之间的第一相似度来确定样本中每个时间点数据的异常得分；筛选异常得分高于异常阈值的时间点数据被判定为异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于时空特征表示差异的时序数据的异常检测方法和装置
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