期刊专题

10.3969/j.issn.1000-386x.2020.08.050

基于改进HTM模型的时间序列异常检测

引用
基于时间序列异常检测在航天试验和航天测控领域应用广泛的现实背景,提出一种改进的层级时间记忆(HTM)实时异常检测模型.在层级时间记忆模型的基础上,通过引入滑动窗口和β分布,对该模型输出的预测偏差进行相关处理,实现对原异常检测模型的优化改进.经过改进,该模型可以对异常下降进行有效的识别判断,也消除了在前期学习过程中出现的误警现象,性能上有一定的提升.

时间序列、异常检测、层级时间记忆模型、滑动窗口、β分布

37

TP391(计算技术、计算机技术)

2020-08-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

296-299,313

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机应用与软件

1000-386X

31-1260/TP

37

2020,37(8)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn

打开万方数据APP,体验更流畅