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基于图偏差网络的外部自编码器时间序列异常检测
被引量：
1
1
作者
张孚容
顾磊
《计算机系统应用》
2024年第3期24-33,共10页
随着互联网和连接技术的提高,传感器产生的数据逐渐趋于复杂化.深度学习方法在处理高维数据的异常检测方面取得较好的进展,图偏差网络(graph deviation network,GDN)学习传感器节点之间关系来预测异常,并取得一定的效果.针对图偏差网络...
随着互联网和连接技术的提高,传感器产生的数据逐渐趋于复杂化.深度学习方法在处理高维数据的异常检测方面取得较好的进展,图偏差网络(graph deviation network,GDN)学习传感器节点之间关系来预测异常,并取得一定的效果.针对图偏差网络模型缺少对时间依赖性以及异常数据不稳定的处理,提出了基于图偏差网络的外部自编码器模型(graph deviation network-based external attention autoencoder,AEEA-GDN)深度提取表征,此外在模型训练时引入自适应学习机制,帮助网络更好地适应异常数据的变化.在3个现实收集传感器数据集上的实验结果表明,基于图偏差网络的外部自编码器模型比基线方法更准确地检测异常,且总体性能更优.
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关键词
异常检测
图偏差网络
自编码器
外部注意力机制
自适应学习
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职称材料
小世界生物神经网络的同步性能研究
被引量：
1
2
作者
周小荣
罗晓曙
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第1期19-22,共4页
同步现象在自然界和人类社会中广泛存在。研究了由Hodgkin-Huxley(H-H)模型构成的小世界生物神经网络的同步性能。通过数值模拟,得到了标准差σ随耦合强度c、网络规模N以及近邻个数K的变化曲线。研究结果表明:神经元之间的耦合强度在一...
同步现象在自然界和人类社会中广泛存在。研究了由Hodgkin-Huxley(H-H)模型构成的小世界生物神经网络的同步性能。通过数值模拟,得到了标准差σ随耦合强度c、网络规模N以及近邻个数K的变化曲线。研究结果表明:神经元之间的耦合强度在一定范围内小世界生物神经网络能实现同步,而且大网络比小网络更容易同步,近邻个数多会破坏网络的同步。
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关键词
同步
标准差
时空图
小世界生物神经网络
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职称材料
题名
基于图偏差网络的外部自编码器时间序列异常检测
被引量：
1
1
作者
张孚容
顾磊
机构
南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院
出处
《计算机系统应用》
2024年第3期24-33,共10页
基金
国家自然科学基金(61972210)。
文摘
随着互联网和连接技术的提高,传感器产生的数据逐渐趋于复杂化.深度学习方法在处理高维数据的异常检测方面取得较好的进展,图偏差网络(graph deviation network,GDN)学习传感器节点之间关系来预测异常,并取得一定的效果.针对图偏差网络模型缺少对时间依赖性以及异常数据不稳定的处理,提出了基于图偏差网络的外部自编码器模型(graph deviation network-based external attention autoencoder,AEEA-GDN)深度提取表征,此外在模型训练时引入自适应学习机制,帮助网络更好地适应异常数据的变化.在3个现实收集传感器数据集上的实验结果表明,基于图偏差网络的外部自编码器模型比基线方法更准确地检测异常,且总体性能更优.
关键词
异常检测
图偏差网络
自编码器
外部注意力机制
自适应学习
Keywords
anomaly detection
graph
deviation
network
(
gdn
)
autoencoder
external attention mechanism
adaptive learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O211.61 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
小世界生物神经网络的同步性能研究
被引量：
1
2
作者
周小荣
罗晓曙
机构
广西师范大学物理与电子工程学院
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第1期19-22,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(70571017)
广西研究生教育创新计划资助项目(2006106020809M36)
文摘
同步现象在自然界和人类社会中广泛存在。研究了由Hodgkin-Huxley(H-H)模型构成的小世界生物神经网络的同步性能。通过数值模拟,得到了标准差σ随耦合强度c、网络规模N以及近邻个数K的变化曲线。研究结果表明:神经元之间的耦合强度在一定范围内小世界生物神经网络能实现同步,而且大网络比小网络更容易同步,近邻个数多会破坏网络的同步。
关键词
同步
标准差
时空图
小世界生物神经网络
Keywords
synchronization
standard
deviation
spatiotemporal
graph
biology nerve
network
s with small-world connections
分类号
N94 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图偏差网络的外部自编码器时间序列异常检测
张孚容
顾磊
《计算机系统应用》
2024
1
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职称材料
2
小世界生物神经网络的同步性能研究
周小荣
罗晓曙
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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