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基于连续监督的鲁棒深度半监督异常检测方法及系统

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本发明公开了一种基于连续监督的鲁棒深度半监督异常检测方法及系统，本发明包括训练由数据表征模块和异常评分模块两者构成的神经网络的步骤：设定迭代轮次和批量大小；在每一个迭代轮次和批量的情况下，取训练集数据中随机选取两份未标注数据以及一份已知的标注异常数据构成最小批量数据；将最小批量数据通过数据表征模块得到在隐表征空间内的嵌入向量；将在隐表征空间内的嵌入向量通过异常评分模块得到异常分数向量；将在隐表征空间内的嵌入向量、异常分数向量输入损失函数以计算总损失；根据总损失更新网络的模型参数。本发明能够解决现有半监督异常检测方法受到未标注数据异常污染以及间接离散监督影响的问题，可获得更好的检测效果。

著录项

公开/公告号CN114168648A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-11

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军国防科技大学;
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申请/专利号CN202111334962.7
发明设计人蹇松雷;徐鸿祚;黄辰林;谭郁松;李宝;董攀;丁滟;任怡;王晓川;张建锋;谭霜;
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申请日2021-11-11
分类号G06F16/2458(20190101);G06K9/62(20220101);G06N3/02(20060101);
代理机构43008 湖南兆弘专利事务所(普通合伙);
代理人谭武艺
地址 410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号
入库时间 2023-06-19 14:28:14

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法律状态
2022-03-11

公开

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