论文学习——基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法
文章目录
- 0 封面
- 1 标题
- 2 摘要
- 3 结语
- 4 引言
- 4.1 一个问题
- 4.1 新方向
- 5 实验设计
写在前面：《华中科技大学学报（自然科学版）》；主办单位：华中科技大学；中文核心；双月报；
0 封面
1 标题
- 基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法
- ①方法：LSTM-AE
- ② 方向：时间序列异常检测
2 摘要
- “这篇文章研究了什么？”——提出LSTM-AE框架（LAEE）,使得正常序列和异常序列的重建误差分化程度加大。
- “用了什么方法？”——预训练阶段和预检测阶段，在异常检测阶重建误差矩阵。
- “得到了什么结果？”——使检测目标正常序列与异常序列误差分化程度加大，提高了异常检测精度。
3 结语
- 实验设计：训练集划分为正向和负向的。
①使用正常序列，训练多个维度不同的LSTM-AE
②使用异常序列，进行预检测，挑选出基检测器，并设置权重
③ 在异常检测阶段，对各个基检测器产生的目标时间序列的重建误差加权集成，获得最终重建误差矩阵
④通过与重建阈值比较，进行异常判定。
4 引言
- 异常，也称为离群值，是指与其他观测结果相差甚远，以至于怀疑其是由另一种机制产生的数据。[3]
（这句话出现的频率太高了，在陈玉明的人的论文《基于知识粒度的异常数据挖掘算法》中，也出现过。）
4.1 一个问题
- 如果一句非常经典话，是1980年的研究论文的内容，是否需要引用呢？
- 师兄说，要看原文的。可能还是得引。
- 目前已有的研究工作。
- 重点看深度学习的模型。
4.1 新方向
- 基于的时间序列异常检测方法不再适用，例如[13]。
- 新的方法是：基于重建的方法。
- 通过重建序列进行异常检测：[14-15]，基于自编码器AE
5 实验设计
LAEE时间序列异常检测
训练阶段：分为正常数据D1D1D1和异常数据D2D2D2，用D1D1D1训练LSTM-AE。
【这个地方确实不明白，啥叫包含全部异常数据序列的集合呀】用D2D2D2对训练好的AE进行预测试，与重建阈值比较，进行异常判定
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