摘要
本发明涉及计算机技术和人工智能技术领域,公开了一种基于群体智能的异常检测方法及系统,其中,一种基于群体智能的异常检测方法包括:构建层次化群体记忆网络,并实现记忆衰减与增强机制,使重要异常模式在群体中得到强化记忆;对层次化异常特征应用注意力机制,识别并突出与异常相关的关键特征,并建立特征间的关联性分析;生成针对不同专业水平用户的多级异常解释,构建异常因果关系图谱;提供交互式假设验证接口,生成异常可能的发展路径预测;利用用户反馈作为奖励信号,使系统能够学习产生更符合用户需求的异常解释;本发明提高了长期异常的检测能力,对渐变型异常提高了检出率,能够提前发出预警。
技术关键词
异常检测方法
记忆
信息传递模块
特征提取模块
多头注意力机制
Q学习算法
交互式反馈系统
空间提取特征
卷积神经网络结构
策略
图谱
专业
异常检测系统
蒙特卡洛树
可视化方式
交互历史
存储模块
画像特征