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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明提供一种基于掩码注意力网络和生成模型的时间序列异常检测方法，属于基于掩码注意力网络和生成模型的时间序列异常检测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于掩码注意力网络和生成模型的时间序列异常检测方法；解决该技术问题采用的技术方案为：基于掩码与图注意力的时空特征捕获；分别对时间序列中的节点和时间维度进行掩码，并利用图注意力网络捕获时间序列的空间和时序关系。基于混合生成模型的概率密度估计；使用标准化流和变分自编码器计算概率密度，结合标准化流的概率估计能力和VAE的深层潜在特征提取能力捕获序列中的复杂分布；本发明应用于信号时间序列的异常检测。
主权项：1.基于掩码注意力网络和生成模型的时间序列异常检测方法，其特征在于：包括如下的检测步骤：步骤一：分别对时间序列中的节点和时间维度进行掩码，并利用图注意力网络捕获时间序列的空间和时序关系；步骤二：结合标准化流的概率估计能力和变分自编码器VAE的深层潜在特征提取能力捕获序列中的复杂分布，使用标准化流和变分自编码器计算概率密度；步骤三：基于计算得到的概率密度得出异常分数，对时间序列进行异常值的检测与判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 基于掩码注意力网络和生成模型的时间序列异常检测方法
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