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基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测

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计算机研究与发展 2021年第8期58卷 1655-1667页

作者：黄训华张凤斌樊好义席亮哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

时间序列异常检测旨在发现对应时序特征中不符合一般规律的特异性模式,是机器学习领域重要的研究方向之一.然而,现有的时序异常检测方法大多为单模态学习,忽略了时序信息在多模态空间上不同特征分布的关联性和互补性,不能充分利用已有... 详细信息

时间序列异常检测旨在发现对应时序特征中不符合一般规律的特异性模式,是机器学习领域重要的研究方向之一.然而,现有的时序异常检测方法大多为单模态学习,忽略了时序信息在多模态空间上不同特征分布的关联性和互补性,不能充分利用已有信息进行有效地模式挖掘,从而造成检测效果差等问题.为此,提出了一种基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测模型.首先,将原始时间序列转换至频域空间,构造多模态时间序列表示.其次,提出多模态生成对抗网络模型,针对多模态时间序列,实现正常时序信息关于时域和频域特征分布的无监督联合学习.最后,通过将异常检测问题转化为时间序列在时域和频域空间的重构度量问题,从时域空间和频域空间2个方面度量时间序列的异常值,实现更有效的异常检测.在时间序列数据集合UCR和MIT-BIH中的6个真实数据集的实验结果表明,在异常检测任务上相较于传统单模态异常检测方法,提出方法在AUC和AP这2个性能指标上最高分别提升了12.50%和21.59%,证明了方法的有效性.

关键词：时间序列无监督异常检测特征分布对抗学习多模态

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飞艇螺旋桨推进系统动态特性验证方法研究

西北工业大学学报 2017年第1期35卷 20-25页

作者：席亮亮王海峰宋笔锋陈声麒西北工业大学航空学院陕西西安710072 中国电子科技集团第38研究所安徽合肥230031

临近空间飞艇螺旋桨推进系统运行高度在20 km的高空,由于地面的空气密度约为该高度的14倍,因此在地面由于扭矩超限,推进系统并不能转到高空的额定转速,造成推进系统的动态特性在地面无法准确测试;另一方面,动态特性是反映推进系统整体... 详细信息

临近空间飞艇螺旋桨推进系统运行高度在20 km的高空,由于地面的空气密度约为该高度的14倍,因此在地面由于扭矩超限,推进系统并不能转到高空的额定转速,造成推进系统的动态特性在地面无法准确测试;另一方面,动态特性是反映推进系统整体性能的重要指标,也是研究工作中最值得关注的核心问题。目前主要有动态数值仿真、地面负载模拟器和全尺寸地面车载试验3种动态特性验证方法,这3种方法形成了一种梯次递进的验证途径,使验证结果逐步接近真实系统。全尺寸地面车载基本是推进系统在地面一定转速范围内的局部验证,由于该系统复杂性和篇幅所限,需要专题讨论,文章只针对前2种方法展开初步研究。根据电机和螺旋桨之间转速、力矩平衡关系在Matlab/Simulink中建立推进系统动态仿真模型,并进行某一实例仿真验证。通过在待测电机输出轴上联接负载模拟器,对推进系统分别进行加减速特性和抗突风特性测试,并进行半物理仿真分析。结果表明,文中基于动态数值仿真和地面负载模拟器的方法,在研究和评价系统动态特性时,有重要的参考价值。

关键词：临近空间推进系统动态特性 Matlab/Simulink仿真负载模拟器

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顾客忠诚度测评模型

数学的实践与认识 2004年第11期34卷 6-13页

作者：岑詠霆梅宇飞席亮上海市普陀区业余大学上海200062

简述顾客忠诚的意义 ,提出顾客心理、言语、行为忠诚的概念 ,提出顾客忠诚度的定义和测评基本原理 ,并在此基础上构建以模糊推理和模糊综合评判为主要工具的测评模型。

关键词：顾客忠诚度测评模型行为忠诚顾客心理实证研究模糊综合评判构建概念定义简述

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对农民负担问题的深层思考

广西社会科学 1993年第1期 54-58页

作者：龚维平席亮文广西区党委政策研究室

农民负担问题是当前中国农村一个比较突出并长期未能很好解决的问题,正日益引起社会各界的关注。本文试图通过对这一现象进行深层分析,揭示其在内在原因和实质,并就如何解决农民负担过重问题提出我们的观点和构想。一、愈减愈重的农民... 详细信息

农民负担问题是当前中国农村一个比较突出并长期未能很好解决的问题,正日益引起社会各界的关注。本文试图通过对这一现象进行深层分析,揭示其在内在原因和实质,并就如何解决农民负担过重问题提出我们的观点和构想。一、愈减愈重的农民负担所谓农民负担,是指农民对国家、集体和社会承担的各种税费和义务。它包括税收负担、价格负担和社会负担三个方面。其主要形态表现为现金支付、实物顶抵和活劳动三种。

关键词：减轻农民负担农民负担问题农民协会政府部门自我保护机制负担过重内在原因三个方面资本积累中国农村

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免疫入侵检测多形态检测算法

高技术通讯 2014年第1期24卷 16-22页

作者：席亮张凤斌刘海龙哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对基于免疫机制的入侵检测系统的单一形态检测器检测性能低下的问题,分析了二进制形态空间和实值形态空间各自的不足,借鉴免疫独特型网络理论和免疫危险理论的信号机制,提出了多形态检测算法,该算法使用二进制形态和实值形态两种检测... 详细信息

针对基于免疫机制的入侵检测系统的单一形态检测器检测性能低下的问题,分析了二进制形态空间和实值形态空间各自的不足,借鉴免疫独特型网络理论和免疫危险理论的信号机制,提出了多形态检测算法,该算法使用二进制形态和实值形态两种检测器协同检测,通过协同信号判定事件是否异常。经实验表明,该多形态检测算法较单一形态检测算法在检测性能上有了极大的提高。

关键词：免疫入侵检测形态空间二进制实值检测器多形态否定选择算法

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基于样本关联感知的无监督深度异常检测模型

计算机学报 2021年第11期44卷 2317-2331页

作者：席亮王瑞东樊好义张凤斌哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

异常检测的目标是识别正常模式中的异常模式.如何充分利用数据的各种特征信息来识别异常是当前异常检测的研究热点之一.许多数据挖掘及机器学习等方面的智能算法都被用于异常检测规则训练以提高其检测性能.目前已有模型存在着对复杂数... 详细信息

异常检测的目标是识别正常模式中的异常模式.如何充分利用数据的各种特征信息来识别异常是当前异常检测的研究热点之一.许多数据挖掘及机器学习等方面的智能算法都被用于异常检测规则训练以提高其检测性能.目前已有模型存在着对复杂数据处理困难、没有充分利用数据样本间关联特征等问题,从而造成异常检测效果不甚理想.基于此,本文提出一种基于样本关联感知的深度学习模型并用于异常检测.模型通过对样本的原始特征和样本间的关联关系进行深入分析,利用无向图结构来提取样本间的关联特征,然后基于由特征编码器和图编码器构成的双路自编码器实现对样本的原始特征和关联特征的融合,产生样本在低维特征空间中高质量数据嵌入,然后进行解码重构并计算重构误差和重构特征,最后设计基于高斯混合模型的估计网络,基于重构特征和高质量的数据嵌入估计样本的概率密度,通过给定阈值来进行异常检测.实验结果表明,本模型的异常检测各项性能指标均比其他基于机器学习和深度学习的异常检测方法提升了2%左右,参数、消融和噪声实验结果也较其他算法更稳定,可视化实验也能够突出本模型在数据特征提取和充分利用等方面的优势.

关键词：异常检测图神经网络高斯混合模型数据关联

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混合匹配规则的否定选择算法

哈尔滨理工大学学报 2009年第5期14卷 52-55,59页

作者：席亮张凤斌王大伟哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析.... 详细信息

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析.实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率.

关键词：人工免疫入侵检测否定选择匹配规则检测器

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高速共轭凸轮机构的动态特性分析

机械设计 2014年第2期31卷 27-31页

作者：万晓文王文格席亮湖南大学机械与运载工程学院湖南长沙410082

在高速凸轮机构中,高副接触处的动力学特性比较复杂,精确分析与设计都比较困难。通过建立高速共轭凸轮机构的刚柔耦合模型,对纯刚体模型和刚柔耦合模型的运动仿真结果进行比较,分析机构中推杆的弹性变形对推杆输出运动的影响;同时对凸... 详细信息

在高速凸轮机构中,高副接触处的动力学特性比较复杂,精确分析与设计都比较困难。通过建立高速共轭凸轮机构的刚柔耦合模型,对纯刚体模型和刚柔耦合模型的运动仿真结果进行比较,分析机构中推杆的弹性变形对推杆输出运动的影响;同时对凸轮进行模态分析,为评判凸轮机构的实际工况提供理论依据。利用Adams和Abaqus联合仿真使得理论分析的结果更为全面。

关键词：高速共轭凸轮机构刚柔耦合 Adams Abaqus

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基于自适应遗传算法的神经网络结构优化算法

哈尔滨理工大学学报 2021年第1期26卷 39-44页

作者：席亮王瑞东哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

深度学习使用最广泛的模型是神经网络。而神经网络的结构设计是神经网络研究的热点问题之一。隐含层的设计和节点数量的确定是神经网络结构设计的核心,对神经网络的收敛速度、泛化能力等有着很大的影响。遗传算法是模拟生物遗传和进化... 详细信息

深度学习使用最广泛的模型是神经网络。而神经网络的结构设计是神经网络研究的热点问题之一。隐含层的设计和节点数量的确定是神经网络结构设计的核心,对神经网络的收敛速度、泛化能力等有着很大的影响。遗传算法是模拟生物遗传和进化而形成的一种自适应优化概率搜索算法,其核心思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律,是具有“生存+检测”迭代过程的搜索算法。但是遗传算法参数的选择带有主观性、收敛慢并且容易陷入早熟收敛。为了解决这些问题,提出了一种自适应遗传算法并用于寻找最优的神经网络结构。自适应遗传算法在每次迭代寻优过程中选取前n个最优个体并加入一定量的随机个体进行种群更新,并自适应优化种群搜索步长,可在保证种群多样性的同时提高收敛速度。然后对神经网络的结构进行编码处理,应用自适应遗传算法,进行神经网络结构寻优,确定最优网络结构和参数取值以提高神经网络的准确率。实验结果表明,本算法对函数的拟合度效果优于传统机器学习方法;在breast_cancer数据集上的检测准确率为97.57%,检测误差为2.07%。优于传统的机器学习方法。

关键词：遗传算法神经网络结构优化自适应优化