| 面向多维数据的异常点检测模型设计* | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：927 K | |
| 標簽： 编码损失函数 变分自编码器 异常点检测 | |
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| 文檔介紹：为了在大数据环境下快速、精准地挖掘异常点，保障网络安全，提出了一种面向多维数据的异常点检测模型设计方案。该方案利用长短期记忆网络（LSTM）存储任意时间段的多维数据，并使用图卷积网络提取完整数据结构，同时加入惩罚参数和均方误差来缩小异常点出现范围。此外，还利用编码器和解码器构建变分自编码器函数模型，使其能够解读正常数据子特征，并通过编码重建损失函数来计算数据异常度量，从而实现异常点检测。经过实验验证，该方法表现出较高的检测正确率和运行效率，具有极高的应用价值。 | |
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