【摘 要】
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在工业系统中普遍存在样本数据不平衡现象,正常样本数量远远大于异常样本数量。而传统的机器学习算法和深度学习方法,例如朴素贝叶斯和支持向量机,在处理类不平衡问题时,很难
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在工业系统中普遍存在样本数据不平衡现象,正常样本数量远远大于异常样本数量。而传统的机器学习算法和深度学习方法,例如朴素贝叶斯和支持向量机,在处理类不平衡问题时,很难获得较高的识别分类准确率,因为它们往往会偏向保证多数类的准确率。为此,本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的异常检测方法。这个方法中的生成器结构是“编码器–解码器–编码器”的三子网,并且训练该生成器只需要从正常样本中提取特征,所以训练数据集中就不需要异常样本。此系统的异常检测结果由样本的最终得分来判别,其中异常分数由表观损失和潜在损失组成。
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