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    基于注意機制LSTM-CNN的準周期時間序列異常檢測框架

    計算機應用與軟件 頁數： 10 2024-09-12
    摘要： 為提升時間序列異常檢測方法的通用性與精度，提出一種基于注意機制LSTM-CNN的準周期時間序列異常檢測框架。該文通過QTS分割算法將準周期時間序列分割成多個連續的高質量準周期子序列，提升抗噪聲能力；基于LSTM-CNN模型同時捕捉準周期的總體變化趨勢和局部特征，精確地模擬準周期的波動模式。在4個公共數據集上的實驗結果表明，提出的方法能夠有效提升序列行為異常檢測的效果。 （共10頁）

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