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| 基于生成式对抗网络的自监督多元时间序列异常检测方法 | |
| 作者姓名： | 周业瀚 沈子钰 周清 李云 |
| 作者单位： | 1. 南京邮电大学计算机学院;2. 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室 |
| 基金项目： | 江苏省研究生科研创新计划（KYCX＿0760）; |
| 摘 要： | 异常检测是数据挖掘的重要研究方向之一.工业设备的各项指标以多元时间序列的形式被传感器监测,多元时间序列的异常检测对保障安全和提高服务质量至关重要,但是异常的定义相对模糊,具有异常标签的数据很稀少.此外,多元时间序列具有复杂的时间依赖性和随机性,使异常检测存在许多问题.提出CPCGAN模型,使用自监督学习的方法对多元时序数据进行异常检测.首先使用对比学习的方法得到多元时序数据的表示向量,再将具有先验信息的表示向量作为输入用来训练生成式对抗网络,通过生成式对抗网络的重构误差来确定异常.在五个数据集上与五种无监督异常检测方法进行对比,实验结果证明提出的方法能有效地检测两类异常,并且,在大多数数据集上的表现更好. |
| 关 键 词： | 异常检测 多元时间序列 自监督学习 对比学习 生成式对抗网络 |