通过一组连续数据中的模式匹配来查找异常检测

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我有一系列传感器(大约4k),每个传感器将测量每个点的振幅。假设我用足够的4k值(N * 4k形状)训练神经网络。机器将在一系列值中找到一个模式。如果值偏离模式(即异常),它可以检测到该点,并且可以说异常位于第X个传感器中。这是可能的如果是这样我应该使用什么样的神经网络?

deep-learning pattern-matching pattern-recognition anomaly-detection
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由于您有时间序列输入,您可以使用RNN,LSTM,GRU等顺序模型。并在最后使用softmax层,可以输出(正常/异常)。您可以使用相同的模型(重量)4k次来查找哪个传感器有故障。或者可以使用多维softmax训练相同的顺序网络(anomaly1 / normal1 ... fault4k / normal4k)

但是,当数据不平衡时,此类网络将无法正常工作(异常情况很少见)。

您也可以尝试使用RPCA进行异常检测。

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