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熟读这篇英文论文之后,我的一些总结和收获,用中文PPT呈现出来,文章发表于2018年KDD上,围绕“异常检测+神经网络+RNNs+LSTM+航空航天+时间序列+预测”展开,接下来将呈现我对文章脉络的理解和收获,如有不对的地方,敬请指正!

文章目录

  • **内含动画的PPT已经上传,可以在我上传的资源里看到,可免费下载**
    • 一、论文概括
    • 二、相关的研究工作
    • 三、作者的研究方法

一、论文概括

  1. 研究对象
  2. 目标
  3. 方法
  4. 结论

二、相关的研究工作

  1. 现有航天器遥测的异常检测技术及缺陷
  2. 技术分析
  3. 异常检测的简单形式
  4. LSTM可用于异常检测分析


三、作者的研究方法

  1. 流程
  2. 第一步:用LSTM学习时序数据做预测
    1. 单通道模型
    2. 预测通道的值
  3. 第二步:收集每一步误差构成误差向量
  4. 第三步:对误差作加权平均的平滑处理
  5. 第四步:根据平滑后的数据计算阈值
  6. 第五步:高于阈值标为样本
  7. 为降低误报率,找出假阳性数据,提出“修剪策略”
  8. 实验参数设置及实验结果分析










(三)Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding相关推荐

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