一种基于条件扩散概率生成模型的异常检测方法
实质审查的生效
摘要
本公开的基于条件扩散概率生成模型的异常检测方法，通过预处理历史时序数据；对历史时序数据进行特征提取，根据提取的特征和下一时刻观测值构建离线条件扩散概率生成模型；利用离线条件扩散概率生成模型和噪声状态转移矩阵重构新噪声序列；利用离线条件扩散概率生成模型和所述新噪声序列预测下一时刻的观测值；根据下一时刻的观测值和实际值的差值确定预设阈值，将所述离线条件扩散概率生成模型和所述预设阈值部署到线上进行实时异常检测。能够减少生成模型本身函数的约束，以及在保持表达能力的同时减少迭代次数，实现更好的异常检测效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于条件扩散概率生成模型的异常检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114500004A
申请号 ：
CN202210003869.6
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-05
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
夏元清闫媞锦詹玉峰邹伟东刘坤戴莉吴楚格郭泽华李怡然张元张金会闫莉萍孙中奇翟弟华崔冰高寒
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 ：
北京理工大学专利中心
代理人 ：
李爱英
优先权 ：
CN202210003869.6
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 9/40
申请日 : 20220105
申请日 : 20220105
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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