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- 图像异常点检测方法、装置和设备
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- 轴承温升异常点检测方法、装置及存储介质
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- 本发明公开了异常点检测模型验证方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：根据预设的当前异常点比例及待分类样本构建孤立森林模型；将待分类样本根据孤立森林模型及当前异常点比例进行分类得到分类结果；根据预先设置的数据属性分...
- 杨志鸿徐亮阮晓雯
- 基于混合指数族后验分布的数据异常点检测方法和系统
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- 基于自编码标准流的异常点检测
- 2024年
- 在大型和高维数据上进行有效检测,在实际应用中具有重要意义.异常点检测是指识别出偏离一般数据分布的数据点,其核心是密度估计.尽管像深度自编码高斯混合模型通过先降低维度,再进行密度估计已经取得了重大进展,但是它对低维潜在空间引入噪声,并且在对密度估计模块优化时存在一些限制,例如需要保证协方差是正定矩阵.为解决这些限制,本文提出一种用于无监督异常检测的深度自编码标准化流(deep autoencoder normalizing flow,DANF).该模型利用深度自编码器为每个输入样本生成低维潜在空间表示和重构误差,进而将其输入标准化流(normalizing flow,NF),最终映射成高斯分布.在多个公开的基准数据集上的实验结果表明,深度自编码标准化流模型显著优于最先进的异常检测技术,在评估指标F1-score上最高提升26.43%.
- 钟海鑫王晖郭躬德
- 关键词：异常检测无监督学习密度估计
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