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監(jiān)測(cè)金融安全、工業(yè)安全、醫(yī)療狀況、氣候和污染需要分析大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)。此分析中的一個(gè)關(guān)鍵步驟涉及識(shí)別偏離數(shù)據(jù)集的異常點(diǎn)、模式或事件。這稱為“異常檢測(cè)”，使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)執(zhí)行。

盡管深度學(xué)習(xí)方法已廣泛應(yīng)用于異常檢測(cè)，但沒有一種通用技術(shù)適用于各個(gè)領(lǐng)域的多種應(yīng)用。此外，關(guān)于多變量時(shí)間序列異常檢測(cè)的現(xiàn)有研究僅關(guān)注該方法，而不檢查其挑戰(zhàn)。

韓國中央大學(xué)的一組研究人員現(xiàn)在通過總結(jié)基于異常檢測(cè)的應(yīng)用程序來解決這一差距。該團(tuán)隊(duì)包括JasonJ.Jung教授和GenLi博士，評(píng)估了當(dāng)前最先進(jìn)的異常檢測(cè)技術(shù)，并解決了與之相關(guān)的挑戰(zhàn)。

(資料圖片)

他們的工作在信息融合中提供。

“我們的基礎(chǔ)研究課題是多變量時(shí)間序列中的異常檢測(cè)。在這篇綜述中，我們總結(jié)了相同的方法、挑戰(zhàn)和應(yīng)用，“榮格教授解釋說。研究人員二人組在多個(gè)變量的時(shí)間序列異常檢測(cè)方面進(jìn)行了廣泛的工作，并且之前發(fā)表了他們?cè)诎d癇發(fā)作檢測(cè)，氣候監(jiān)測(cè)和金融欺詐監(jiān)測(cè)方面的工作，最終導(dǎo)致本綜述。

該團(tuán)隊(duì)首先將異常分為三種類型，即異常時(shí)間點(diǎn)，時(shí)間間隔和時(shí)間序列。接下來，他們強(qiáng)調(diào)，在基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，長短期記憶(LSTM)和自動(dòng)編碼器最常用于檢測(cè)異常時(shí)間點(diǎn)和時(shí)間間隔。

此外，他們還討論了替代方法，例如動(dòng)態(tài)圖，用于檢查時(shí)間序列之間的關(guān)系特征并檢測(cè)異常時(shí)間間隔。還深入總結(jié)了現(xiàn)行技術(shù)的當(dāng)前局限性，強(qiáng)調(diào)了異常的根源。

最后，兩人全面概述了多變量時(shí)間序列中異常檢測(cè)的應(yīng)用。他們策劃了開放獲取時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，并討論了與多變量時(shí)間序列中的異常檢測(cè)相關(guān)的開放研究問題和挑戰(zhàn)。

基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的潛力是深遠(yuǎn)的，正如Jung教授推測(cè)的那樣，“我相信這篇綜述將幫助研究人員找到適當(dāng)?shù)姆椒▉頇z測(cè)各自工作領(lǐng)域的異常。例如，在科學(xué)領(lǐng)域，人們可以很容易地找到本文中的開放獲取數(shù)據(jù)集和相應(yīng)的最先進(jìn)的異常檢測(cè)方法。對(duì)于工業(yè)應(yīng)用，可以方便地在本綜述中找到適當(dāng)?shù)漠惓z測(cè)技術(shù)來識(shí)別損壞和故障”。

至于所涉及的挑戰(zhàn)，開發(fā)一個(gè)模型來解釋檢測(cè)到的異常具有相當(dāng)大的價(jià)值，因?yàn)樗梢詭椭覀兝斫鉃槭裁词紫劝l(fā)生異常。“挑戰(zhàn)在于確定異常時(shí)間點(diǎn)與導(dǎo)致異常的時(shí)間點(diǎn)之間的關(guān)系，”榮格教授說。

綜上所述，本綜述為各個(gè)領(lǐng)域選擇適當(dāng)?shù)漠惓z測(cè)技術(shù)以及開發(fā)更有效的異常檢測(cè)技術(shù)提供了寶貴的資源。