一种少样本多维时间序列异常检测方法、系统、设备及介质

本申请公开了一种少样本多维时间序列异常检测方法、系统、设备及介质，涉及异常检测领域，该方法包括：对少样本多维时间序列进行分块处理，得到每个维度的初始时间序列；分别对每个维度的初始时间序列进行异常遮蔽，得到每个维度的异常遮蔽时间序列；采用预训练语言模型分别对每个维度的异常遮蔽时间序列进行数据增强，得到每个维度的增强时间序列；分别从频率维度和时间维度对每个维度的增强时间序列进行特征提取，得到每个维度的频域特征和时域特征；分别将每个维度的频域特征与时域特征进行聚合，得到每个维度的重构时间序列；根据每个维度的初始时间序列及重构时间序列，确定异常检测结果。本申请提高了多维度时间序列异常的检测精度。