基于多模態(tài)特征融合的時間序列異常檢測

摘要： 多元時間序列的有效異常檢測對于數(shù)據(jù)的分析挖掘具有重要意義。然而，已有的檢測方法大多基于單模態(tài)，不能有效利用時間序列在多模態(tài)空間中的分布信息，對于多模態(tài)特征缺乏自適應融合方式且難以提取其時空依賴關系。為此，提出了一種多模態(tài)特征融合的時間序列異常檢測方法，建立了一個多模態(tài)特征自適應融合模塊，通過一維卷積網(wǎng)絡和軟選擇方式對多元時間序列的多模態(tài)特征進行自適應融合。對于融合后的多模態(tài)特征...