AE包括两个步骤: Encoder:将高维输入映射成低维的隐含状态 hidden=\sigma_{1}\left(\mathbf{W}_{1} X+B_{1}\right) Decoder:利用低维的隐含状态去重构原始数据 \hat{X}=\sigma_{2}\left(\mathbf{W}_{2} F+B_{2}\right) 本文的核心思想是:相比于正常数据(representative),异常点更难被低维的...
我本来就是处理时间序列异常检测的,之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列,发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测了。在这里把“基于LSTM的auto...
2021基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法陈 磊a,b秦 凯a,b郝矿荣a,b(东华大学a.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心;b.信息科学与技术学院,上海 201620)摘要 针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的...
针对传统带式输送机火灾隐患识别方法的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘带式输送机火灾监测中多元时间序列(MTS)数据,提出了一种长短时记忆-自编码的一类支持向量机神经网络(LSTM-AE-OCSVM)火灾隐患识别算法.首先,改进自动编码器(AE)将隐藏层中的神经元替换为LSTM神经元;然后,提取带式输送机火灾无异常监测数据的...
(51)Int.Cl.G06F 16/2458(2019.01)G06F 17/50(2006.01)G06K 9/62(2006.01) (54)发明名称基于LSTM-AE深度学习框架的民机系统故障监测与识别方法(57)摘要本发明公开了基于LSTM -AE深度学习框架的民机系统故障监测与识别方法，涉及民机复杂系统状态监控与故障诊断技术领域，能够充实现飞行故障的监测和...
本发明属于农业机械作业数据处理,具体涉及一种基于bi-lstm-ae注意力机制的农机作业数据清洗方法。 背景技术: 1、在数字化农业领域,农机作业数据的采集和分析已成为提高农业生产效率和决策智能化的关键。准确高效的数据清洗方法能够提高平台分析决策的可靠性和时效性,是农机大数据平台发展的重要基石。然而,田间作业条件复杂...
1. 无监督异常检测之LSTM组成的AE(3967) 2. 无监督异常检测之卷积AE和卷积VAE(2646) 3. BiGAN的复现(716) 4. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(651) 5. 条件DCGAN(2019/09/10)(559) 评论排行榜 1. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(4) 2. BiGAN的复现(1) 3. ...
211153700_基于AE-LSTM_混合神经网络模型的NOx_排放预测 第48卷第4期西南师范大学学报(自然科学版)2023年4月V o l.48N o.4 J o u r n a l o f S o u t h w e s t C h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n...
DCNN-AE使用了深度卷积神经网络的框架，通过编码层对输入进行卷积操作，实现特征学习。在解码层，通过上采样操作重构原始数据。LSTM-AE则将特征增强后的序列视为时间序列，并利用LSTM的长短期记忆特性在编码器和解码器之间进行信息传递，有效分析时序数据之间的关系。最后，文章提供了实现LSTM-AE的代码链接，...
步骤4:将实时采集的传感器数据送入已经训练好的lstm-ae异常监测模型中,通过比较根据lstm-ae异常监测模型输出计算的异常指数与根据映射关系计算的自适应阈值的大小关系,判断室内老人状态是否出现异常。 作为一种可选实施方式,第一步的特征是,获取室内老人正常状态下的至少一种传感器及至少一种身体指标传感装置监测数据并进...