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摘 要:本发明公开了基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法,首先建立并训练由深度卷积神经网络、门控递归网络和代价敏感损失函数组成的代价敏感混合网络模型,其中通过深度卷积神经网络来学习时间序列的局部特征,通过门控递归网络来学习时间序列的序列特征,然后将这些特征组合起来进行分类,在模型训练过程中利用代价敏感损失函数来度量输出结果与真实值之间的相似性,然后通过反向传播算法来调整网络模型的参数,针对不同数量类别的样本使用不同的惩罚因子来惩罚网络模型的错误检测。本发明的方法简单高效,精度高,具有较强的鲁棒性,而且对偏斜类时间序列数据集和非偏斜类时间序列数据集都具有较高检测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010065816.8 | 专利名称: | 基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法 |
申请日: | 2020-01-20 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2433搜分类 网络传输 检测 异常检测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |