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题名基于BERT微调与特征融合的在线日志异常检测方法
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作者
彭思源
齐金鹏
戴理
夏奕麒
成晨
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机构
东华大学信息科学与技术学院
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出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2026年第1期128-136,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61305081,61104154)
上海市自然科学基金项目(16ZR1401300,16ZR1401200)。
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文摘
针对日志异常检测中快速性和检测精度难以协同优化的问题,提出了一种基于双向编码器表征模型微调与多特征融合的在线日志异常检测方法(log triple feature representation using BERT,LogTri-BERT)。设计了一种双阶段处理架构,通过TinyBERT微调实现离线阶段日志语义的深度表征学习,利用多路搜索树(ternary search tree,TST)和滑动窗口机制,提取在线阶段的事件突变点密度特征,融合时序信息与语义嵌入特征形成联合表征向量,最终通过XGBoost(extreme gradient boosting)分类器实现高效判别。实验结果表明,LogTri-BERT在公开基准数据集上的分类速度和准确性均优于基线方法。
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关键词
日志分析
BERT模型
tst算法
日志异常检测
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Keywords
log analysis
BERT model
tst algorithm
log anomaly detection
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于随机森林与自适应窗口的家电异常状态监测
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作者
戴理
齐金鹏
黄莉娜
郭阳阳
彭思源
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机构
东华大学信息科学与技术学院
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出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期426-434,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61305081,61104154)
上海市自然科学基金项目(16ZR1401300,16ZR1401200)。
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文摘
针对现有家电监测方法准确率较低的问题,提出了一种基于随机森林与自适应窗口的家电状态及异常监测方法。利用缓冲区接收在线数据,使用随机森林方法识别电器状态,结合多路搜索树(ternary search tree,TST)算法与自适应窗口检测状态切换点,利用模板匹配方法识别异常,基于状态转换模型实现缓冲区的自适应迭代。实验结果表明,该方法能在准确识别家电状态的同时,有效检测异常。
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关键词
随机森林
tst算法
自适应窗口
模板匹配
稳态与暂态
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Keywords
random forest
tst algorithm
adaptive window
template matching
steady-state and transient-state
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一个三阶张量的稀疏分解方法及其应用
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作者
汪亮
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机构
广东工业大学
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出处
《应用数学进展》
2018年第8期1119-1126,共8页
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文摘
本文主要研究张量的分解算法及其应用。在张量的T-SVD[1]算法的基础上提出TST-SVD算法,并且解决了T-SVD算法在分解时可能无法保留其主要信息的情况。而我们的TST-SVD则通过软阈值的方法可以很好地保留其主要信息,并且对于噪音图片也可以达到很好去噪效果。在图片的识别和重构方面也有着不错的表现。
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关键词
T-SVD算法
tst-SVD算法
软阈值
图片的识别和重构
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Keywords
T-SVD algorithm
tst-SVD algorithm
Soft Threshold
Image Recognition and Reconstruction
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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