CN119475203A 一种时间序列异常检测方法、装置、设备及存储介质 （贵州大学）_第1页
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使用梯度下降通过计算循环停止条件即TL和Ts是否发生变化，2S4，通过计算循环停止条件即TL和Ts是否发生变化，判断是否继续反复执行步骤S1到;oc误差loc(q,c)是通过计算数据点q与中心点c之间的距离来定义的：;其中数据点q是通过将训练样本在编码器中的潜在表示信息投影到高维特征空间中得2.根据权利要求1所述的时间序列异常检测方法，;方法分离原始矩阵为一个低秩矩阵L和由异常元素构成的矩阵S，其中所述低秩矩阵L用于。。3。；循环判断模块，用于判断是否继续反复执行初始化模块、;roc误差loc(q,c)是通过计算数据点q与中心点c之间的距离来定义的：;其中数据点q是通过将训练样本在编码器中的潜在表示信息投影到高维特征空间中得少一个处理器能够实现如权利要求1_5中任一项所述的时间序现如权利要求1_5中任一项所述的时间序4[0005]中国发明专利文献CN118691931A公开了一种基于多子图融合的多元时间序列异异常检测方法及系统通过快速傅里叶变换进行周期性分析和多分辨率分解网络来分离不[0007]中国发明专利文献CN117556311A公开了一种基于多维特征融合的无监督时间序型对时间序列中复杂模式的捕捉能力和异常检测的5L←T_Ts进行赋值，并且通过目标函数码器的角度和oc方法中学习时间序列的特征，λ1和λ2分别控制两者的权重，是;oc误差loc(q,c)是通过计算数据点q与中心点c之间的距离来定义的：;其中数据点q是通过将训练样本在编码器中的潜在表示信息投影到高维特征空间;。6码器的角度和oc方法中学习时间序列的特征，λ1和λ2分别控制两者的权重，是;oc误差loc(q,c)是通过计算数据点q与中心点c之间的距离来定义的：;其中数据点q是通过将训练样本在编码器中的潜在表示信息投影到高维特征空间,同时从自编码器的重构误差和oc方法的特征学习角度出7[0026]本发明提供了一个完整的时间序列异常检测方法流程，从系统初始化到参数优图2示出了本发明的一个实施例中测试集中的时间序列出现类似的异常，会导致模型对这些相似的异常无法识别；图3示出了本发明的一个实施例中该模型具体的训练过程，包括两个部分即集成可能并未详细地示出或描述从而避免不必要地混淆8致特定情况下的某种异常无法被单一假设下的模型器的角度和oc方法中学习时间序列的特征，λ1和λ2分别控制两者的权重，是;;;;;;9个低秩矩阵L用于表示原始矩阵中的干净部分和由异常元素构成的矩阵S，其目标函数如;;转

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