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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于Diffusion模型的多变量时序异常检测方法及系统，涉及时序异常检测技术领域，包括获取多元时序历史数据；对多元时序历史数据进行数据处理，获取多元时序训练集和多元时序验证集；根据多元时序训练集和多元时序验证集对Diffusion模型进行训练和验证操作，获取多变量时序异常检测模型；对待检测的多变量时序数据进行数据预处理，获取预处理的多变量时序数据。本发明通过对多元时序历史数据进行分析，获取多元时序训练集和多元时序验证集，通过多元时序训练集和多元时序验证集对Diffusion模型进行训练验证，保证了Diffusion模型异常数据检测的精准性，通过训练好的Diffusion模型对待检测的多变量时序数据进行检测，筛选出异常数据，降低了人力资源的消耗。
主权项：1.一种基于Diffusion模型的多变量时序异常检测方法，其特征在于，包括：获取多元时序历史数据；对多元时序历史数据进行数据处理，获取多元时序训练集和多元时序验证集；构建Diffusion模型；根据多元时序训练集和多元时序验证集对Diffusion模型进行训练和验证操作，获取多变量时序异常检测模型；获取待检测的多变量时序数据；对待检测的多变量时序数据进行数据预处理，获取预处理的多变量时序数据；将预处理的多变量时序数据输入多变量时序异常检测模型中进行异常检测，输出数据异常值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于Diffusion模型的多变量时序异常检测方法及系统
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