2023中一篇利用BERT解决时间序列异常检测的工作。核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练，让...
前段时间面试了某零售电商企业的测试经理岗位，面试官当时提了这样一个问题：我们这边测试团队开展自动化...
一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法说明:本申请公开了一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法,该方法在训练异常检测模型的过程中...专利查询请上爱企查
本发明涉及海洋信息技术领域,其公开了一种用于数据异常检测与校正的BiLSTM自编码器模型及方法,模型包括:输入层,其接收输入数据;BiLSTM编码器,其对输入数据进行编码提取关键特征;BiLSTM解码器,其接收BiLSTM编码器提取的特征进行解码,重构输入数据;BiLSTM预测器,其接收BiLSTM编码器提取的特征,预测生成未来数据点;输出层...
而且更精准地识别了正常数据和异常数据.(2)本文针对高维稀疏数据存在缺失值和噪声,提出了一种基于自编码器和数据增强的异常检测模型(Smote Attention Autoencoder Outlier Detection,SEAOD),旨在解决高维稀疏数据异常检测中样本不平衡和参数调优复杂性问题.SEAOD模型由数据增强,注意力机制和编码—重构检测三个模块组成....
采用箱线图获取样本能量阈值,将样本能量超过阈值的用户定为检出的异常用户,对异常用户进行稽查,深度自编码器高斯混合模型的特征提取与检测的参数优化融于一体,具有更高的检测性能,通过箱线图确定的阈值可以筛选出大部分用电异常用户的同时有较少的正常用户被错误识别,具有较高的召回率的同时也能够提高窃电检测效率,...