-
题名基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测算法
被引量:16
- 1
-
-
作者
曾惟如
吴佳
闫飞
-
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
西南交通大学信息科学与技术学院
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期325-332,共8页
-
基金
国家自然科学基金(No.61503059
No.61403316)
-
文摘
时间序列异常检测是数据分析中一个重要的研究领域.传统的时间序列的异常检测方法主要通过比较检测数据和历史数据的差异程度,以判断被检测数据是否为奇异点(Surprise)、离群(Outlier)点等.然而序列和窗口的划分,状态的划分或者异常的定义和判定等问题,使得这类方法存在一定的局限性.本文针对传统时间序列检测算法不足,提出一种基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测算法.该方法对时间序列内在模式关系进行学习,建立预测模型,通过比较预测值和真实值的偏离程度来判断数据是否异常.首先使用稀疏离散表征在保证保留数据相关性的同时又将数据离散化;然后输入到模型网络,预测下一时刻的数据值;最终根据预测值和真实值的差异为数据异常程度进行定量评分.在人造数据和真实数据上的实验表明,该方法能够准确、快速地发掘时间序列中的异常.
-
关键词
异常检测
神经网络
层级实时记忆
稀疏离散表征
-
Keywords
anomaly detection
neuron network
hierarchical temporal memory
sparse distributed representation
-
分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于隐马尔可夫模型的软件状态评估预测方法
被引量:11
- 2
-
-
作者
吴佳
曾惟如
陈瀚霖
唐雪飞
-
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期3208-3222,共15页
-
基金
国家自然科学基金(61503059)
四川省科技计划项目-科技支撑计划(2014GZ0019)
国家科技支撑计划(2012BAH44F02)~~
-
文摘
随着软件系统功能和性能的强化和提高,企业的管理效率在不断提升,运营模式也越来越丰富.与此同时,软件系统变得越来越复杂,这向软件系统管理和维护提出了严峻的挑战.如何通过采集系统外部特征参数,对系统内部状态进行客观、准确地评估和预测,成为亟待解决的问题.为此,提出了一种基于隐马尔可夫模型的软件系统状态评估预测方法.该方法基于软件系统外在特征参数,通过K-means方法构建系统的观测状态,并以此建立隐马尔可夫模型,建立起系统外在状态(观测状态)和内部状态(隐藏状态)之间的联系;再利用三次指数平滑法对具有周期性变化的系统特征参数进行预测,即可预测系统未来状态.针对基于B/S软件架构的信息管理系统的实验,其结果表明该方法对系统状态评估和预测具有较高的准确性.
-
关键词
状态预测
隐马尔可夫模型
K-meas
B/S架构
三次指数平滑法
-
Keywords
state predicting
hidden Markov model
K-means
browser/server
triple order exponential smoothing
-
分类号
TP316
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-