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F-SE-LSTM: 一种基于频域信息的时间序列异常检测方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新方法F-SE-LSTM，结合频域分析与滑动窗口技术，解决时间序列异常检测中的隐秘异常识别问题，实验结果表明其优于现有深度学习方法。
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关键要点
- 该研究提出了一种新方法F-SE-LSTM，结合频域分析与滑动窗口技术。
- F-SE-LSTM旨在解决时间序列异常检测中的隐秘异常识别问题。
- 通过引入频域分析，利用滑动窗口和快速傅里叶变换构建频率矩阵。
- 该方法能够提取频率相关特征。
- 实验结果表明，F-SE-LSTM在异常检测能力和执行效率方面优于现有深度学习方法。
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