[发明专利]基于集成学习的空间有效载荷数据流在线异常检测方法有效
| 申请号： | 201910099716.4 | 申请日： | 2019-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN109829543B | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 宋磊;梁浩然;郑太生;郭丽丽;李绪志 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空间应用工程与技术中心 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 梁艳 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的空间有效载荷数据流在线异常检测方法，涉及数据处理技术领域。该方法首先运用Bagging集成学习框架，通过多次LSTM模型的迭代训练，获得稳定的LSTM预测模型，实现复杂场景数据流正常‑异常样本的深度辨识；同时以有效载荷数据流作为输入，一方面为稳定的LSTM模型提供实时测试数据，其次运用Stacking集成学习框架，集成多个弱学习器获得强学习器，建立基于Stacking算法的学习器，结合多个弱学习器的输出结果获得最优检测结果，提升了数据流在线异常检测的准确性；获得精度更好的异常检测结果，减少了误报率和漏报率。解决了传统的异常检测方法无法准确挖掘复杂空间有效载荷潜在异常的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 空间 有效 载荷 数据流 在线 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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