我们提出了一种新的无监督异常检测方法FCVAE，通过集成全局和局部频率特征，提高了正常数据的重构准确性。该方法通过“目标注意力”机制，能够更好地捕捉短周期趋势。在公开数据集和大规模云系统上的评估结果表明，该方法优于最先进的方法，验证了在解决当前基于VAE的异常检测模型的局限性方面的实际适用性。

提出了一种新的无监督异常检测方法FCVAE，通过集成全局和局部频率特征，提高了正常数据的重构准确性，解决了基于VAE的方法在捕捉长周期异质模式和详细短周期趋势方面的挑战。通过“目标注意力”机制，选择最有用的信息构建短周期趋势。在公开数据集和大规模云系统上评估，结果优于最先进的方法，验证了在解决当前基于VAE的异常检测模型的局限性方面的实际适用性。