重构误差

作品数：135被引量：449H指数：11
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基于鲁棒变分自动编码器的时序异常检测
《计算机工程与设计》2025年第2期376-383,共8页冯志鹏 赵旭俊 
国家自然科学基金项目(61572343);山西省基础研究计划基金项目(202303021221142)。
针对变分自动编码器在时序异常检测中鲁棒性低的问题,提出一种鲁棒变分自动编码器异常检测算法。通过对时间信息进行编码并融合在变分自动编码器的隐藏层中,有效学习不同时间窗口间的周期性模式;添加Dropout层以防止过拟合,增强局部特...
关键词：时间序列 自动编码器 神经网络 鲁棒 损失函数 重构误差 异常检测 
基于深度降噪自编码神经网络的SCADA系统异常检测被引量：1
《计算机工程与设计》2023年第7期1977-1984,共8页满雯妍 李红娇 
国家自然科学基金项目(61403247、61702321)。
针对SCADA系统数据特征提取难度大导致异常检测准确率低、漏报率高的问题,提出一种基于深度降噪自编码神经网络的SCADA系统异常检测方法。采用降噪自编码器,将前一个自编码器的输出作为下一个自编码器的输入,连接构建深度神经网络结构...
关键词：数据采集与监控系统 异常检测 降噪自编码器 神经网络 深度学习 特征学习 重构误差 
基于弹性网的深度去噪自编码器异常检测方法被引量：4
《计算机工程与设计》2020年第6期1516-1521,共6页谭敏生 吕勋 丁琳 李行健 
国家自然科学基金项目(61403183);湖南省自然科学基金项目(2017JJ4048);湖南省教育厅科学研究重点基金项目(18A230);湖南省财政厅科学研究基金项目(20183350502)。
针对传统异常检测方法在处理多元和高维数据时检测性能较差的问题,提出一种融合弹性网和深度去噪自编码器的网络异常检测方法。构建一种基于弹性网的深度去噪自编码器,利用部分正常数据对网络进行训练获得重构误差阈值,以自编码器和重...
关键词：深度自编码器 弹性网 异常检测 重构误差 独热编码 
提升分类受限玻尔兹曼机性能的策略被引量：2
《计算机工程与设计》2019年第1期250-255,共6页尹静 闫河 
国家自然科学基金面上基金项目(61173184)
为提高分类受限玻尔兹曼机(classification restricted Boltzmann machine,ClassRBM)有限的学习能力,提出一种基于重构误差的学习助推策略,提升ClassRBM的分类性能。重构误差是模型生成的数据与原始数据之间的差异,其会影响模型的性能...
关键词：分类受限玻尔兹曼机 特征学习 提升策略 重构误差 分类性能 
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