"多模态对抗学习在无监督时间序列异常检测中的应用"

本文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，旨在解决现有时序异常检测方法大多为单模态学习的问题。该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，然后引入多模态生成对抗网络模型，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两个方面度量时间序列的异常值，实现更有效的异常检测。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这两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。 时间序列异常检测是机器学习领域重要的研究领域之一，旨在发现对应时序特征中不符合一般规律的特异性模式。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。 针对以上问题，本文提出了基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测模型。该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。随后，引入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两个方面度量时间序列的异常值，实现更有效的异常检测。 为了验证模型的有效性，本文在时间序列数据集合UCR和MIT-BIH中的6个真实数据集上进行了实验。实验结果显示，相较于传统单模态异常检测方法，提出的多模态对抗学习模型在AUC和AP这两个性能指标上分别提升了12.50%和21.59%，证明了该方法的有效性和优越性。 总之，本文提出的基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测模型在时序异常检测任务上取得了显著的性能提升，为时序异常检测领域的研究和应用提供了重要的参考和借鉴。希望本文的研究成果可以为相关领域的研究者和工程师提供有益的启示，并推动时序异常检测技术的进一步发展与应用。