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第一、二篇论文.pptx

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异常检测

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是第一篇、第二篇论文的PPT，打开可以看到动画版的，可能更直观一些。《一种硬盘故障预测的非监督对抗学习方法》和《Lifelong Disk Failure Prediction via GAN-based Anomaly Detection》

资源详情

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主要学习内容

论文名

出版

时间

期刊关键字新知识

论文一

一种硬盘故障预测的

非监督对抗学习方法



西安电子科技大学学报

异常检测  硬盘故障预测

 非监督

•



•

 损失函数

•

 损失函数

论文二

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•

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•

"+

•

 相关

系数度量

一种硬盘故障预测的非监督对抗学习方法

•

2019

•

西安电子科技大学学报

•

异常检测 + 硬盘故障预测 +GAN+ 非监督

一、概括

2 、目的：解决不均衡数据集异常检测上容易出现的过拟合问题

1 、研究对象：硬盘故障预测

3 、方法：非监督对抗学习

可二次编码的 Auto-encoder

'*( 全连接正常样本

训练

减小样本重构误差

减小潜在向量之间的距离

学习正常样本的数据分布

, 、结果：提高模型泛化能力

- 、结论：经实验对比，对异常样本的召回率和精确度高于监督 . 半监督，泛化能力更强，在

硬盘故障预测有效

二、相关的研究工作

1 、方法：向量机、随机森林、 RNN 、 LSTM

SMART 时序数据

异常检测硬盘故障问题未有效缓解

2 、原因分析

样本固有的不均衡

使得监督模型

过拟合

模型在特定模式进行学习检测

降低

模型泛化能力

已有数据预处理复杂，高度依赖专业的人工特征选择和构建

已有研究大多选择短期序列数据，不能学习长期稳定的变化趋势

模型

不具备

鲁棒性

二、相关的研究工作

3 、前人的典型研究方法

（ 1 ）基于时序数据的 BPNN 预测硬盘故障低虚警率 +95% 召回率（数据集不公开，实验对比困难）

（ 2 ）逐层干扰的对抗训练方法泛化能力

提高

解决

不均衡带来的过拟合问题

！！但均需对数据进行特征选择等复杂预处理过程

（ 3 ）“编码器 + 解码器 + 编码器”对图像二次编码潜在特征向量 + 潜在特征向量的重构

训练：两潜在特征向量差异；迫使学习正常样本

测试：两潜在特征向量之间误差大，视为异常

但易受噪声影响

（ 4 ） f-AnoGAN: 通过潜在特征残差 + 图像重构误差异常检测（无监督，但需控制先验分布，计算成本

高）

基于 GAN 异常检测模型特点

只用正常样本训练

模型关注图像实质内容差异，对微小变化不敏感，可改善噪声影响问题

剩余34页未读，继续阅读

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以下是一个示例代码： ```java // 获取存储权限 if (ContextCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) { ActivityCompat....

优化这段代码 string extension = ".pdf";//扩展名 “.aspx” int transcodeType = 0; if (extension.Contains(".ppt，.pptx，.pdf，.doc，.docx")) { transcodeType = 1; }else if (extension.Contains(".mp4，.3pg，.mpeg，.avi，.flv，.wmv，.rm，.h264")) { transcodeType = 2; }else if (extension.Contains(".mp3，.wav，.wma，.aac，.flac，opus")) { transcodeType = 2; }

要优化这段代码，可以将多个扩展名放进同一个 Contains 方法中，以简化代码。同时，可以使用 switch 语句代替多个 if-else 分支结构，使代码更易读更高效。优化后的代码如下： string extension = ".pdf"; int ...

python将几个PPT合成一个

要将几个PPT合成一个，可以使用Python...将以上代码中的`ppt1.pptx`、`ppt2.pptx`、`ppt3.pptx`替换为你要合并的PPT文件名，运行代码后，即可生成一个名为`merged.pptx`的新PPT文件，其中包含了所有源PPT文件的幻灯片。

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