摘要
本发明公开了基于对抗门控自编码器的自适应异常检测算法。本发明涉及到工业控制系统异常检测领域。本发明在数据处理方面,提出了一种基于双力多因子海鸥算法的数据处理方法,能够消除数据中无关变量的影响。其次是在神经网络模型方面,提出了一种对抗门控自编码器神经网络模型,能够利用对抗训练的优势发现异常数据与真实数据之间的细微差距。最后,提出基于极值理论与拟合均方根误差的自适应阈值设置法进行异常检测,能够让阈值根据数据集的变化特点自适应的进行调整,防止固定阈值导致的异常误检问题。
技术关键词
编码器
变量
算法
工控异常检测
神经网络模型
位置更新方法
阈值计算方法
门控循环单元
工业控制系统
阶段
数据处理方法
重构误差
异常数据
冗余
决策
策略
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