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无监督距离度量学习用于多变量时间序列的异常检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文评估了基于深度学习的无监督和半监督方法，用于物联网系统的异常检测和诊断。实验结果表明，动态评分函数比静态评分函数更准确。基于单变量完全连接的自编码器和动态高斯评分函数是一种简单有效的检测器。
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关键要点
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本文评估了多种无监督和半监督的基于深度学习的方法。
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研究对象为来自物联网系统的多维时间序列数据。
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提出了组合 F-score ($Fc_1$) 度量，用于评估时间序列异常检测。
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实验结果显示，动态评分函数比静态评分函数更能提高检测准确性。
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评分函数的选择比基本模型的选择更为重要。
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发现基于单变量完全连接的自编码器和动态高斯评分函数的检测器简单有效。
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该检测器在异常检测和诊断方面优于现有算法。
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