(三)Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding
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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
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- 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
- 研究对象
- 目标
- 方法
- 结论
二、相关的研究工作
- 现有航天器遥测的异常检测技术及缺陷
- 技术分析
- 异常检测的简单形式
- LSTM可用于异常检测分析
三、作者的研究方法
- 流程
- 第一步:用LSTM学习时序数据做预测
- 单通道模型
- 预测通道的值
- 第二步:收集每一步误差构成误差向量
- 第三步:对误差作加权平均的平滑处理
- 第四步:根据平滑后的数据计算阈值
- 第五步:高于阈值标为样本
- 为降低误报率,找出假阳性数据,提出“修剪策略”
- 实验参数设置及实验结果分析
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