论文检测文件异常
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具体原因如下学信网查重检测解析失败是因为查重文件处于在编辑状态、文档没有上传标准格式、上传文档过大、个人信息错填漏填以及查重用户过多导致的，在上传前应严格参照知网检测标准，再上传检测文件。学信网查重解析失败怎么回事一、查重文件处于在编辑状态。如果在提交论文时，论文文档在后台处于在编辑状态，知网查重将无法检测出文档内容，会被查重系统视为空白文档，查重系统检测不到内容，就会显示检测解析失败二、文档没有上传标准格式。知网查重系统-般只接受Word和PDF格式的文档，其他格式的文档查重系统将无法识别，这会导致检测解析失败。三、上传文档过大知网查重系统在检测15MI以上大小的文档时会显示检测失败，可以将论文中比较大的数据图片暂时删去,检测成功后再添加回来。四、必要信息错填漏填。知网查重系统在检测论文时，需要作者正确填写自己的姓名，论文题目和摘要等信息，如果信息错填漏填都会导致检测解析失败。五、查重用户过多如果在同一时间有较多查重用户提交论文，则会导致系统缓慢而检测解析失败，只需要耐心等待或错峰查重，最慢两到三个小时就能出检测结果。
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异常检测论文
蔡自兴教授已在国内外发表论文和科技报告等860多篇。2010年： Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26- 28, Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26-28, . Chen Baifan,Zi-Xing Cai, Zhi-Rong Zou. A Hybrid Data Association Approach for Mobile Robot SLAM. International Conference on Control, Automation and Systems, October 27-30, 2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA (Accepted).4. Guo Fan,Cai Zixing, Xie Bin, Tang Jin. Automatic Image Haze Removal Based on Luminance Component. The International conference on Signal and Image Processing (SIP 2010).May 2010 (Accepted).5. Linai. Kuang,Zixing. System based Redeployment Scheme for Wireless Sensor Networks[C].In proceeding of 1st IET International Conference on Wireless Sensor Network. 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Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering Soft Computing, 2010,10(2):629–. Liu Limei,Cai Zixing. An Improvement of Hough Transform for Building Feature . Limei Liu, Zixing Cai, Method Based on Uncertain Information of Sonar Sensor[C]. The 9th International Conference for Young Computer Scientists,2009,. YU Ling-li,CAI Zi-xing. Robot Detection Mission Planning Based on Heterogeneous Interactive Cultural Hybrid Algorithm. Proc. of the 5th International Conference on Natural . Ren Xiaoping,Cai Distributed Actor Deployment Algorithm for Maximum Connected Coverage in WSAN. Proc. of the 2009 Fifth International Conference on Natural Computation, 2009,. 王勇,蔡自兴,周育人,肖赤心.约束优化进化算法.软件学报, 2009,20(1): . 陈白帆,蔡自兴, 潘薇. 基于声纳和摄像头的动态环境地图创建方法.高技术通讯, 2009, 19(4): . 陈白帆,蔡自兴, 袁成. 基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法研究.机器人, 2009, 31(6)：. 高平安,蔡自兴. 多移动机器人任务负载均衡分组规划方法.高技术通讯,2009, 19(5):. 高平安,蔡自兴. 一种基于多子群的动态优化算法.中南大学学报(自然科学版) 2009, 40(3): . 刘献如,;蔡自兴. 一种基于Integral Imaging和与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报. 2009，21(8)：2303~. 刘利枚，蔡自兴，潘薇.一种基于声纳信息的地图创建方法.计算机工程，2009，35（7）：. 余伶俐，蔡自兴. 基于异质交互式文化混合算法的机器人探测任务规划.机器人.2009, 31(2):. 余伶俐，蔡自兴，刘晓莹，高平安. 均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用研究[J].高技术通讯. 2009,19(10),. 余伶俐，蔡自兴. 改进混合离散粒子群的多种优化策略算法.中南大学学报,2009, 40(4): . 余伶俐，蔡自兴，高平安，刘晓莹. 当代学习自适应混合离散粒子群算法研究. 小型微型计算机系统. 2009, 30(9):. 余伶俐，蔡自兴. 基于当代学习离散粒子群的多机器人高效任务分配算法研究. 计算机应用研究. 2009, 26(5):.蔡自兴; 谢斌; 魏世勇; 陈白帆. 《机器人学》教材建设的体会. 2009年全国人工智能大会(CAAI-13)，北京：北京邮电大学出版社，252-255，2009年9月.80.蔡自兴，郭璠. 密码学虚拟实验平台的设计与实现.中国人工智能进展（2009），中国人工智能大会(CAAI-13)论文集，北京：北京邮电大学出版社，432-438，2009年9月.81.蔡自兴,任孝平,邹磊.分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报,2009,4(4): . 任孝平,蔡自兴.基于阿克曼原理的车式移动机器人运动学建模.智能系统学报, 2009,4(6);.蔡自兴; 任孝平; 邹磊. 分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报, 2009,4(4);. 文志强;蔡自兴. 一种目标跟踪中的模糊核直方图. 高技术通讯, 2009,19(2):.刘星宝;蔡自兴. 种子检测器刺激-应答变异算法研究. 高技术通讯, 2009,19(3):. 刘星宝;蔡自兴. 负选择算法中的检测器快速生成策略. 小型微型计算机系统, . 刘星宝;蔡自兴. 异常检测系统的漏洞分析.中南大学学报(自然科学版), . 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 一种非结构环境下多机器人构建地图的方法. 高技术通讯, . 孔志周;蔡自兴; 官东. 两种模糊密度确定方法的实验比较. 小型微型计算机系统, . 江中央;蔡自兴; 王勇. 用于全局优化的混合正交遗传算法. 计算机工程, . 肖赤心;蔡自兴; 王勇; 周经野. 一种基于佳点集原理的约束优化进化算法. 控制与决策, 2009-02-15 .92. 官东;蔡自兴; 孔志周. 一种基于网格技术的HLA分布仿真实现方法. 系统仿真学报, 2009,21(5):.刘慧;蔡自兴; 王勇. 基于佳点集的约束优化进化算法. 系统仿真学报, 2009-03-20 .94. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 基于遗传算法的多机器人协作建图方法. 计算机应用研究, . 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 一种基于扫描相关度的LSB算法. 计算机应用, .胡强;蔡自兴. 一种基于改造时钟系统的Linux实时化方案. 计算机工程, . 袁成;蔡自兴; 陈白帆. 粒子群优化的同时定位与建图方法. 计算机工程, . 王勇;蔡自兴. “智能优化算法及其应用”课程教学的实践与探索. 计算机教育, . 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 网络可重构的多机器人仿真系统. 计算机应用研究, . 袁湘鹏;蔡自兴; 刘利枚. 基于声纳的移动机器人环境建图的设计与实现. 计算机应用研究, . 官东;蔡自兴; 孔志周.网格服务本体匹配算法研究. 小型微型计算机系统, 2009，30(8):. 邹磊;蔡自兴; 任孝平. 基于簇的多移动机器人通信系统. 计算机应用研究, .蔡自兴. 从严施教,精心育才,培养高素质人才. 计算机教育, . 肖晓明; 旷东林;蔡自兴. 单亲遗传算法种群初始化方法分析. 电脑与信息技术, . 刘丽珏; 陈白帆; 王勇; 余伶俐;蔡自兴. 精益求精建设人工智能精品课程. 计算机教育, . 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法.中南大学学报(自然科学版), . 唐素勤;蔡自兴; 江中央; 肖赤心. 用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法. 小型微型计算机系统,2009,第9期，.胡扬;桂卫华;蔡自兴. 多元智能算法控制结构综述. 计算机科学, .蔡自兴. 《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》评介. 计算技术与自动化, . 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法. 2009年中国智能自动化会议论文集（第六分册）[中南大学学报（增刊）], . 于金霞;蔡自兴; 段琢华. 复杂地形下移动机器人运动学建模研究. 2009中国控制与决策会议论文集（1）, . 刘献如，蔡自兴，杨欣荣. Integral Imaging与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报，2009,21（8）：2303－2307.
提出了DOMINANT(Deep Anomaly Detection on Attributed Networks)用于graph上的异常检测，核心想法：1)用GCN综合graph的结构信息和节点属性信息来获得节点的embedding。2)通过autoencoder来重构original data从而检测出异常节点。 文中指出网络中的异常节点由网络的拓扑结构和节点属性共同决定。 文中把属性图上的异常检查定义为一个ranking问题，即根据异常的程度评分排序。 Dominant由三部分组成： 1)attributed network encoder. 通过GCN综合网络结构信息和节点属性信息来获得节点的embedding。 2)structure reconstruction decoder. 通过节点的embedding重构网络拓扑结构。 3)attribute reconstruction decoder. 通过节点的embedding重构节点属性。 最终通过重构误差来评判节点的异常程度。 文中使用了GCN来作为encoder，同时考虑了网络结构信息和节点属性信息。 用A~ 表示重构的邻接矩阵，结构重构误差Rs=A-A~ .（Rs是一个矩阵） 这里的想法是，如果一个节点的连接关系不能被很好的重构，说明它的结构信息不符合大多数正常节点的pattern。 Rs(i,:)表示Rs的第i行对应的向量，即node i对应的结构信息。如果该向量的2范数越大，说明从拓扑结构的角度，节点i是异常节点的概率更高。 文中预测节点i和节点j之间是否有link使用的是node i的embedding与node j的embedding的内积加sigmoid，内积本质就是近似的相似度，即node i与node j的latent representation越像，越有可能有link. 于是有 和带conv层的autoencoder一样，conv的逆操作仍然是conv。 因此，使用另一个图卷积层来预测原始的节点属性 重构误差为RA=X-X~. 最终的目标函数定义为 α为超参数。 完成模型的训练后，通过每个节点的重构误差，来衡量其异常程度。 节点vi的异常score定义为 最后，对所有节点的异常score做ranking，得到各个节点的异常程度。
图像异常检测论文csdn
1、加强数据预处理：对数据进行归一化处理，去除噪声，增强图像质量，以提高模型的准确率；2、进行模型的调参，采用网络结构设计，调优学习率、优化函数，隐藏层数量等参数；3、加强特征提取：增加模型层数，提高模型的深度，增加卷积层的大小，可以提取更多的特征，提高模型的准确率；4、对模型结构进行调整：采用卷积神经网络，更具空间关系进行网络搭建，充分提取空间特征；5、添加新的特征提取算法，如图像金字塔、小波变换等算法，可以挖掘更多的纹理特征，增加检测准确率；6、采用强化学习技术，模拟人类学习的方式，让模型更好地理解环境，从而提高模型的准确率。
1. 使用复杂的模型：使用更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变分自编码器（VAE）等，可以提高图异常检测的准确性。2. 结合图像和图数据：结合图像和图数据可以提高异常检测的准确性，例如可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，然后将这些特征与图数据结合使用来进行异常检测。3. 弱化异常数据的影响：通过对异常数据进行去噪、降维等处理，可以减少异常数据对整个图的影响，从而提高异常检测的准确性。4. 结合其他数据源：将图数据与其他数据源结合使用，例如社交网络数据、地理信息数据、生物数据等，可以提高异常检测的准确性。5. 优化损失函数：通过设计更合理的损失函数，可以提高异常检测模型的准确性。例如，可以设计基于图结构的损失函数、基于异常度量的损失函数等。6. 数据增强：通过对图数据进行增强，例如添加噪声、旋转、缩放等，可以增加训练数据的多样性，提高异常检测模型的准确性。
本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位，在学习语义概念的表征中是有效的（如学习对象），但 较少对规律性的学习（例如，连续性、重复性）。对于缺陷检测，本文希望提出一种数据增强的方法模拟局部不规则模式。 目前单分类异常检测算法主要思路是训练一个能表征正常样本的模型，并且假设这个模型不能很好的表征异常样本。但是基于像素级的重建损失一般无法获得高级语义信息。 本文采用了一种自监督学习中pretext task的思路，在（a）自监督学习表征阶段,对正样本采用cutpaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加cutpaste后的图像。在（b）异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，参数高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域，patch级别的异常定位，对原图分割成若干patch,分别送到CNN--GDE计算异常分数，得出更细粒度异常热力图。 (第二阶段应该是没训练，直接用输出的表征计算出来的异常分数) 发现到一个现象。 使用对比式自监督学习做异常检测的（simclr等），基本需要在第二阶段进行finetune。 使用其他自监督学习做异常检测的（体现在pretext task没用对比学习，而是识别图象旋转，是否进行增强的），一在第二阶段可以不进行finetune. 文章中使用的数据增强方法cutpaste和cutpaste（scar）试有cutout和scar启发而来，scar是添加举行细长线。实际自监督学习实验看作三分类问题，正常样本，添加cutpaste的样本，添加cutpaste（scar）的样本。 对于MVTec AD dataset，或者实际的缺陷检测任务，缺陷一般含有拉伸变形，特殊的纹理构造。作者对正常样本使用cutpaste的目的是希望在正常样本的表征学习中，能够通过cutpaste模拟异常样本,作者使用可视化技术发现，添加cutpaste后的正样本与原始正样本距离较大，但是与真实的异常样本接近度较小，说明仍需要更好的数据增强方法。 实验对比，AUC 实验对比，缺陷定位 不同数据增强方法的消融实验 （Learning and evaluating representations fordeep one-class classification.自监督学习阶段，对图像旋转不同角度当作不同类别，） 作者认为，对于不同类型的数据集，结合不同数据增强方法的pretext task影响是很大的。对于语义级的数据集，旋转更优，对于细节缺陷检测，本文cutpaste性能更优。需要根据异常的特点，针对性的设计数据增强方法，以在正样本中丰富出与正样本差异较大的样本，最好是能够表现出异常样本的特点。
您好，基于深度学习的图异常检测是一种有效的方法，但是它仍然存在一些问题和局限性，需要进一步改进。首先，深度学习模型通常需要大量的数据来训练，但是在某些应用场景下，数据可能非常有限，这就会影响模型的性能。因此，需要研究如何在数据有限的情况下进行图异常检测。其次，深度学习模型通常需要较长的训练时间，这会导致在实际应用中出现延迟问题。因此，需要研究如何加速深度学习模型的训练过程，以提高图异常检测的实时性。另外，深度学习模型通常是黑盒模型，难以解释其决策过程。这会导致在实际应用中出现可解释性问题，因此需要研究如何提高深度学习模型的可解释性，以便更好地理解其决策过程。最后，深度学习模型对于噪声和异常数据比较敏感，容易出现误检测和漏检测的情况。因此，需要研究如何提高深度学习模型的鲁棒性，以减少误检测和漏检测的情况。总之，基于深度学习的图异常检测仍然存在一些问题和局限性，需要进一步改进，以提高其性能和实用性。
时序数据异常检测论文
您好，根据您的要求，以下是刘勰时序论文的题目：1.时序分析在社会网络分析中的应用2.时序分析在虚拟社会中的应用3.时序分析在智能家居中的应用4.时序分析在智能交通系统中的应用5.时序分析在智能医疗系统中的应用6.时序分析在智能安全系统中的应用7.时序分析在自然语言处理中的应用8.时序分析在智能商业系统中的应用9.时序分析在智能制造系统中的应用10.时序分析在智能环境监测系统中的应用
动态图上的异常检测任务包括：发现异常的对象、关系、时点。动态图上的异常检测与静态图上的异常检测不同的地方在于：
本文首先将异常类型分为：anomalous vertices, edges, subgraphs, and events(or change)，将使用的方法分为：community detection, MDL(minimum description length) and compression, decompression, distance, probabilistic， 按每种方法使用的异常类型进行了文献学分类。各方法的主要参考文献见表1：
本文假设不同时点的节点和边都有唯一标签从而不会混淆，定义 为图序列，其中 为总时间步， ， 为节点集， 为边集， 时称 为图流。本文的主要记号见表2：
给定 ，节点集 ,打分函数 ，定义异常节点集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
一个典型的异常节点如图1，其可由基于社区检测的方法识别，即： 其中 为节点所属的社会划分, 为异或操作。
给定 ，边集 ,打分函数 ，定义异常边集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
一个典型的异常边如图2，可令 ，其中 为时间步 时 的权重,可以为边的概率。
给定 ，子图集 ,打分函数 ，定义异常集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
两种典型的异常子图如图3,其中(a)为图的收缩，(b)为图的分裂。图的收缩可根据子图中的的数量衡量，即 ，图的分裂可由不同时间点社区的数量衡量。
与异常节点、边、子图检测不同，异常事件或异常突变检测检验的是时点。
给定 ,打分函数 ，若时点 满足: ， ，则称时点 为一个事件。
给定 ,打分函数 ，若时点 满足: ， ，则称时点 为一个突变。
通常的异常检测都使用两步法：第一步，基于特征的图表示；第二，基于机器学习的异常检测。
基于社区检测的方法关注的是社区和关联节点的演化过程，特征向量的生成亦基于图中的社区结构。不同社区检测方法的区别在于：（1）社区结构的领域，如社区内的连接性.单个节点在每一步所属的社区；(2)社区结构的定义，如基于概率的软社区定义.硬社区定义。基于社区检测的方法可用于异常定点、子图、突变的检测。
基于软社区匹配并单独考察每一个社区，我们可以在连续时间步内计算每个节点归属的平均变化，如果某个节点归属的平均变化显著异于其他节点，则称其为演化社区异常点。
节点社区归属的变化可以构造一个时间模式，称为软时序模式。一些文献使用了最小描述长度(MDL)结合非负矩阵分解的方法来自动检测节点角色及构造转移模型。多数文献通过抽取图中不同节点的共同模式，并比较每个节点与共同模式之间的差异来定义异常节点。部分文献使用了交替迭代优化替代常用的两步法。部分文献使用了corenet的概念，该概念不同于单纯使用density,modularity,hop-distance等概念，而是使用了节点间的加权路径，即一个节点的corenet包含该节点与权重大于给定阈值的两跳邻居。假设两个强连接的节点通常属于同一社区，则如果移除一个节点的两个邻居，一个邻域具有较高的边权重，另一个具有较低的边权重，则移除较高权重邻居的影响应更大，在每一步，每个节点首先被赋予一个异常得分，该得分衡量了其corenet的变化，异常得分较高的 各节点将被视为异常节点。
文献【69】定义了六种基于社区的异常：shrink, grow, merge, split, born, and vanish。其使用图和社区代表(representatives)进行比较以减少计算量，图代表为出现在t时刻，同时还出现在t-1、t+1或t+1与t-1时刻的节点集，社区代表是出现在其他社区最少的定点集合，基于社区代表和图代表，基于规则，判断社区是否落在六种异常中。
文献【73】定义了一种基于社区的异常：comet，周期性出现或消失的社区，演化图可表示为一个张量，然后基于低秩张量分解和MDL原则进行comet检测。
文献【3】基于多种信息源构造时序复网络，识别跨时间和网络的稳定社区结构。行为相似的网络可以用聚类或前验知识分组，如何一个社区结构在组内跨时间步稳定，但在组外没有对应社区，则该社区即为异常，如何两个社区共享一定比例的定点则称为对应。
社交网络可以根据特定时间窗口内的发文量定义事件，一个经历共同事件的组即构成一个异常子图。
通过划分图流为一致的分割来检测，分割是依据划分的相似性。
通过将最新图的顶点分区与当前增长分割中的图的分区进行比较，可以在线找到这些分割。【67】基于可返回随机的相关矩阵和modularity最大化来进行定点划分，当新图的划分与当前分割的划分有很大不同时，一个新段开始，并将新图的时间点输出为检测到的突变。两个划分的相似度使用Jaccard系数定义。GraphScope思路类似，但基于MDL来指导划分和分割。
基于MDL原则和基于该原则的压缩技术利用数据中的模式和规律性实现紧凑的图表示，其主要通过将图的邻接矩阵表示为一个二进制串，如果矩阵的行和列可以重新排列使矩阵的二进制字符串表示的熵最小化，那么压缩损失（也称为编码损失）就会最小化。数据指向的特征都来自于图或其特定子结构的编码代价；因此，异常被定义为抑制可压缩性的图或子结构（如边）
对于一条边和对应子图，如果包含该边的编码损失比不包含该边的编码损失高，则称该边为异常边。
【74】使用了一种两步交替迭代法进行节点的自动划分，当节点划分的熵收敛时，根据包含和不包含该边的编码损失，该方法也给出了边的异常度得分。
突变检测的主要思路是:连续时间步间的图是相似的，因而可以分为一组，从而降低压缩比。压缩比的上升表明新一个时间步的图与已有的图差异明显，因此是一个突变。
该方法将图集合表示为一个tensor，在该tensor上进行矩阵分解或降维，基于分解或降维后的图发现其模式和规律性，该方法可以融合更多属性信息，最常用的方法是SVD和PARAFAC（广义SVD）。
矩阵分解可用于计算每个节点的活跃（activity)向量，如果某个节点的活跃向量在连续时间步间变化明显，则称为异常节点。
【87】首先抽取每个节点的边相关矩阵 ，即该节点的每个邻域都有一行一列，对于节点 的矩阵中的一个entry 代表了边 和 间加权频率的相关性，加权频率由衰减函数获得，时间越近权重越高。M的最大特征值和对应特征向量即顶点的活跃向量的summary及边的相关性。通过寻找这些值的变化而形成的时间序列用于计算每个时间步长中每个顶点的分数，得分高于阈值的顶点将被输出为异常。
基于分解的异常事件检测有两种方法：（1）先基于分解方法来近似原始数据，然后以重建损失作为近似优劣的指标。如果某个子张量、切片或元素的重建损失很高，则即可以视其与周围数据不同特征不同，将其标记为异常事件、子图或节点。（2）跟踪奇异值和向量，以及特征值和特征向量，以检测异常顶点的显著变化。
为解决 intermediate blowup 问题（即计算中输入和输出张量超过内存限制），【81】提出了momery-efficient tucker（MET）分解方法，该方法源于Tucker分解，Tucker分解将高阶tensor用一个core tensor和每个mode(维度)矩阵表示。【80】使用了Compact Matrix Decomposition(CMD)，其可以用来计算给定矩阵的稀疏低秩矩阵。使用CMD对图流中的每个邻接矩阵进行分解，可得到重建值的时间序列，基于重建值序列可进程事件检测，典型应用有COLIBRI, PARCUBE，其中后者在斑点(spotting)异常中的表现更高效。
【84】使用了随机图模型进行基于概率模型的检测，其将真实图邻接矩阵和期望图的邻接矩阵间的差异构造为残差矩阵，对残差矩阵执行SVD，再使用线性Ramp滤波器，基于top奇异值即可进行异常时间窗口检测，通过检查正确的奇异向量来确定相应的顶点。
除以上方法，我们还可以基于分解空间的显著变化来识别事件。【77】通过对数据执行PCA，计算的特征向量可以分为正常和异常两个集合，方法是检验数据中的值映射到特征向量。在每个时间步，根据特征值对特征向量进程降序排列，第一个特征向量则包含一个在其余值的3个标准差之外的投影点，此后的每个特征向量，都构成了异常集。第二步即是将数据映射到正常和异常子空间，一旦完成了这些操作，当从上一个时间步长到当前时间步异常成分的修改超过一个阈值时，即将其视为一个事件。【83】扩展了该方法，提出了联合稀疏PCA和图引导的联合稀疏PCA来定位异常和识别对应的顶点。通过为异常集使用稀疏的成分集，可以更容易识别负责的顶点。顶点根据它们在异常子空间中对应行的值得到一个异常分数，由于异常分量是稀疏的，不异常的顶点得分为0。
图的活跃向量 为主成分，左奇异向量对应最大奇异值，奇异值和奇异向量通过对加权邻接矩阵进行SVD得到。当活跃向量大幅异于“正常活跃"向量时，即定义该时点为突变点，”正常活跃“向量由前序向量得到。
正常活跃向量 ，它是对最后W时间步中活动向量形成的矩阵进行SVD得到的左奇异向量。每个时点都定义一个得分 ,其代表了当前活跃向量与正常向量的差异。异常可以使用动态阈值方案在线发现，其中得分高于阈值的时间点被输出为变化。通过计算正常向量和活动向量之间的变化比率来找到负责的顶点，与变化最大的索引所对应的顶点被标记为异常，类似的方法也可以用于节点-节点相关矩阵的活跃向量，或基于邻居相似度的节点-节点相关矩阵。
基于距离的异常检测算法的不同点在于选择用于提取和比较距离度量，以及它们用于确定异常值和相应图的方法。
如果一些边的属性演化异于正常演化，则该边就是一个异常边。
边之间的权重使用衰减函数定义，在每个时间步长中，根据相似度得分的变化之和计算每条边的异常值得分，使用阈值或简单的 作为异常值标准。
将网络视为边的流，意味着网络没有固定的拓扑，一个边的频率和持久性可以用来作为其新颖性的指标，【48】定义了集合系统不一致性指标来度量频率和持久性，当一条边到达时，计算其差异，并与活动边集的平均不一致性值进行比较，如果边的加权不一致性大于平均不一致性的阈值水平，则声明该边为异常边，基于异常边，可以进一步识别其他异常图元素（如顶点，边，子图）。
具有许多“异常”边的子图即是异常的子图。
【52】将边的权重视为异常得分，每个时间步长上的每条边都有它自己的异常分数，给定了该边权值在所有图序列的分布，该分数表示在该特定的边上看到该特定权值的概率函数。或者，为网络中的边分配异常值分数的现有方法的输出可以用作为该方法的输入。后一种方法允许应用于任何能够为边分配异常值分数的网络，一旦完成每条边的异常打分，即可发现显著异常的区域（SARs），即一个窗口内的固定子图，其类似于HDSs。【112】提出了一种迭代算法，该算法首先固定子图发现最优时间窗口，然后固定时间窗口发现最优子图。【97】拓展了该方法，允许子图渐变，即在相邻时间步间增加或移除顶点。
定义函数 为测度图距离的函数，将其应用于连续图序列，即得到距离序列，基于该距离序列应用一些启发式算法（如基于移动平均阈值的 取值）即可得到异常事件。
称每个顶点及其egonet的特征为局部特征，整张图的特征为全局特征。每个顶点的局部特征可聚合为一个向量，基于该向量的各阶矩可构造signature向量，利用signature向量间的Canberra距离（归一化的曼哈顿距离）可构造图之间的距离函数【93】。【92】利用全局特征，定义了一种基于dK-2序列的距离测度，将高于阈值的特征视为异常点。
【96】使用了顶点亲和度（即一个顶点对另一个顶点的影响，可以用于快速信念传播）得分作为signature向量，其基于连续时间步技术顶点亲和度，基于马氏距离度量两个图的相似度，亲和度得分的变化反应并适应变化的影响水平，例如桥边的移除比正常边移除的得分更高。利用单个移动范围的质量控制，可以对相似度得分的时间序列设置一个移动阈值，如指数移动平均加权。
作为特征相似度的补充，我们也可以比较两个图的结构差异来度量突变的大小，这类方法致力于发现定义距离的函数而非发现特征向量。【88】计算了异常网络的10种距离函数，使用ARMA模型构造特征值的正常模型，然后基于正常模型计算时点的残差，残差超过给定阈值的时间即可标记为异常。10种距离函数中，基于最大共有子图的方法表现最好。【90】使用了五中得分函数（顶点/边重叠，顶点排序，向量相似度，序列相似度，signature相似度）来检测三种异常（子图缺失，顶点缺失，连通性变化），表现最好的方案是抽取每个顶点和边的特征构造signature向量，使用SimHash定义距离。
我们还可以通过计算每个图的稳健性序列来检测事件，稳健性序列是图连通性的测度，具有高稳健性的图即使在去除一些顶点或边的情况下，也能保持相同的一般结构和连通性，事件检测即发现稳健性值异常变化的时点【95】。【89】使用的是图半径的变体作为稳健性指标，图半径的定义是基于所有顶点的平均离心度，而非常用的最大离心度。
基于概率理论、分布、扫描统计学等方法可以构造“正常”样本的模型，偏离该模型的样本即视为异常，这类方法的主要区别在于构造方法、建模对象、离群值定义。
主要有两种方法：一，构造扫描统计时间序列并检测离均值若干标准差的点；二，顶点分类。
扫描统计常称为滑动窗口分析，其在数据的特征区域中发现测度统计量的局部最小或最大值。对某个特定图，扫描统计量可以是图不变特征的最大值，如边的数量。
【8】使用了一个适应测度统计量的变量，即每个节点的0-2度邻居数，然后对每个顶点的局部统计量使用近期值的均值和标准差进行标准化，图的扫描统计量即最大的标准化局部统计量。标准化可以解释每个顶点的历史信息，代表每个顶点的统计量只与自己的历史信息有关而与其他顶点无关。这保证测度的最大变化与变化的绝对量无关而与比例有关。基于扫描统计量标准化时间序列，将序列均值的五个标准差作为异常值。最负责的顶点被确定为为整个图的扫描统计值所选择的顶点。
类似于使用邻居进行扫描统计，我们还可以用Markov随机场（MRF）来发现节点的状态，并通过信念传播算法推断最大似然分配，其中，每个顶点标签取决于其邻居节点。【99】通过发现二部核来检测异常点（即犯），二部核定义为犯与从犯间的交互。利用边的插入或删除只影响局部子图这一事实，它在添加新边时逐步更新模型。在传播矩阵中，一个顶点可以处于三种状态之一：欺诈者、共犯者或诚实者。
边异常检测通常使用计数过程建模，统计上显著异于该模型的边标记为异常边。
【50】用贝叶斯离散时间计数过程来建模顶点间的通信次数（边权重），并根据新图更新模型。基于学习到的计数的分布，对新观测的边进行预测 值计算，基于 值标记异常顶点对。
首先用固定的子图，多重图，累积图来构造预期行为的模型，对模型的偏离可作为子图异常检测的依据。
【104】结合扫描统计量和隐马尔可夫模型（HMM）建模边行为，其使用的局部扫描统计量是基于两种图形状：k-path图和星型图，其将滑动窗口的扫描统计数据与其过去的值进行比较，并使用在线阈值系统识别局部异常，局部异常是所有统计上显著的子图(代表k个路径或恒星)的并集。
另一个建模动态图的方法是基于多重图，其中平行边对应于两个连续时间步顶点间的通信，初始的多重图可分解为多个针对每个时间窗口的叠套子图（TSG），TSG满足两个条件：（1）对于任何两个有共同点的边，首先开始通信的边最后完成通信；（2）存在一个根顶点r，它没有传入的边，并且有一条到TSG中每个顶点的路径。出现概率低的TSG视为异常子图。【102】
累积图即为包含直到当前时点的所有边的图，边权重依据衰减函数定义，通过识别“持久模式”来定义子图的正常行为。该持久模型识别模型如下：首先构造一种图，该图每个边根据时间来加权，然后基于该图迭代抽取最重连接成分来发现。随着累积图的发展，提取的子图将被监控，并将其当前活动与基于最近行为的预期活动进行比较来进行子图异常检测。【101】
事件检测可以基于偏离图似然模型或特征值分布的偏差来进行。
【103】提出了一种新的蓄水池抽样方法来抽取图流的结构摘要，这种在线抽样方法维持多个网络划分以构造统计上显著的摘要，当一个新图进入图流，每个边都根据不同分区的边生成模型计算出一种似然性，然后以这些似然性的几何均值作为全局图似然性。
【98】使用了类似的边生成模型，每个边 的概率都存储在矩阵 中，概率基于期望最大化估计，基于所有收发对的分布，然后为每个收发对给出潜在得分，基于所有边似然得分的均值即得到每个图的得分。
【100】计算了特征值和压缩特征等式的分布（而非计算收发对的分布），基于每个顶点都存在一个顶点局部特征时间序列的假设，可在每个时间步构造一个顶点-顶点相关矩阵，通过保留最大特征值和一组低维矩阵（每个顶点对应一个矩阵），可对相关矩阵的特征方程进行压缩，通过学习特征值和矩阵的分布，即可发现异常顶点和事件。当特征值偏离期望分布时，即认为发生了事件，当顶点的矩阵偏离矩阵分布时，可认为该顶点为异常顶点。
刘勰时序论文的题目包括：《基于非线性时序分类的全局特征选择方法》、《基于重叠时间序列模型的心电图分类》、《时序数据分类中的哈希映射》、《基于时序检测器的行为表征识别》、《基于最小距离聚类-支持向量机方法的时序数据分类》。
时序数据异常检测论文好写吗
STL 表示基于损失的季节性分解的过程。该技术能够将时间序列信号分解为三个部分： 季节性变化（seasonal）、趋势变化（trend）和剩余部分（residue） 。
顾名思义，这种方法适用于季节性的时间序列，这是比较常见的情况。
这里不太明显的地方是，我们为了得到更可靠的异常检测结果，使用了 绝对中位偏差 。该方法目前最好的实现是 Twitter 的异常检测库 ，它使用了 Generalized Extreme Student Deviation （广义的 ESD 算法）测试残差点是否是一个离群点。
该方法的优点在于其简单性和健壮性。它可以处理很多不同的情况，并且所有的异常情况仍然可以直观解释。
它主要擅长于附加的异常值检测。如果想要检测一些水平变化，则可以对移动平均信号进行分析。
该方法的缺点是在调整选项方面过于死板。你所能做的只有通过显著性水平来调整置信区间。
当信号特征发生了剧烈变化时，该方法就失效了。例如，跟踪原本对公众是关闭状态的，却突然对公众开放的网站用户数量。在这种情况下，就应该分别跟踪在启动开放之前和开放之后发生的异常。
分类回归树（CART）是目前最稳健、最有效的机器学习技术之一。它也可以应用于异常检测问题。
分类树学习的最流行实现是 xgboost 库 。
这种方法的优点是它不受信号结构的任何约束，而且可以引入许多的特征参数进行学习，以获得更为复杂的模型。
该方法的缺点是会出现越来越多的特征，这很快会影响到整体的计算性能。在这种情况下，你应该有意识地选择有效特征。
自回归移动平均模型（ARIMA）是一种设计上非常简单的方法，但其效果足够强大，可以预测信号并发现其中的异常。
该方法的思路是从过去的几个数据点来生成下一个数据点的预测，在过程中添加一些随机变量（通常是添加白噪声）。以此类推，预测得到的数据点可以用来生成新的预测。很明显：它会使得后续预测信号数据更平滑。
使用这种方法最困难的部分是 选择 差异数量、自动回归数量和预测误差系数。
该方法的另一个障碍是信号经过差分后应该是固定的。也就是说，这意味着信号不应该依赖于时间，这是一个比较显著的限制。
异常检测是利用离群点来建立一个经过调整的信号模型，然后利用 t-统计量 来检验该模型是否比原模型能更好的拟合数据。
该方法最受欢迎的实现是 R 语言中的 tsoutliers 包。在这种情况下，你可以找到适合信号的 ARIMA 模型，它可以检测出所有类型的异常。
指数平滑方法与 ARIMA 方法非常相似。基本的指数模型等价于 ARIMA (0, 1, 1) 模型。
从异常检测的角度来看，最有趣的方法是 Holt-Winters 季节性方法 。该方法需要定义季节性周期，比如周、月、年等等。
如果需要跟踪多个季节周期，比如同时跟踪周和年周期，那么应该只选择一个。通常是选择最短的那个：所以这里我们就应该选择周季节。
这显然是该方法的一个缺点，它会大大影响整体的预测范围。
和使用 STL 或 CARTs 方法一样，我们可以通过统计学方法对离群值进行统计来实现异常检测。
与 CART 方法一样， 神经网络 有两种应用方式：监督学习和无监督学习。
我们处理的数据是时间序列，所以最适合的神经网络类型是 LSTM 。如果构建得当，这种循环神经网络将可以建模实现时间序列中最复杂的依赖关系，包括高级的季节性依赖关系。
如果存在多个时间序列相互耦合，该方法也非常 有用 。
1、字数。一篇论文首先要检测的当然是字数,只有字数满足文章要求才会进行下一步的检测。一般来说， 本科毕业论文的字数应达到5000字以上，硕士毕业论文的字数应达到3万字以上,博士生论文的字数应达到5万字以上,随着学历升高字数数量的要求也更高。2、论文文档。论文撰写首选使用word文档,方便检测查重和查看。3、论文内容具体格式。例如查看文献的排写需要根据论文撰写要求来做。PaperFree为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。
对于撰写毕业论文这个问题，大家都比较头疼，只是有的人头疼归头痛，还是能写出来，有的人就不一样，是写不出来急得头痛。所以，毕业论文真的有这么难写吗？撰写毕业论文就像盖房子，不能一开始就砌砖，首先要量尺寸，画设计图，做详细的规划，然后动手。写作论文也是一样，首先要规划好大概的写作方向，不要一开始就一头雾水地往下写，刚开始你可能会有很多想法，写起来会很轻松，越到后面你就会觉得没有东西写。因此，在写作之前，要充分准备，多寻找文献资料和优秀论文，仔细阅读一或两次，在写作论文时，要记下那些可能会用到的内容，不要太详细，但一定要能顺手写出些什么。其次是确定论文的框架，即我们常说的论文提纲，很多同学都漏掉了这一步，所以才会觉得论文写得很难，因为没有计划，需要写到哪想到哪，内容就没那么好布局。作文大纲能给我们提供写作的指导和灵感，写作时会感觉更轻松简单，这样写出来的论文层次清楚，逻辑性强。写作时，不管有多不会，也不要直接照抄网上或者书本上的内容，这样会让你的论文重复率成倍地增加，即使你的论文中只有几个段落。在撰写论文之前寻找材料，方便您确定论文选题，为您提供写作指导和灵感，而非为您填满论文内容，写作时有多懒惰，降重时多难。
一篇毕业论文的诞生，不仅需要掌握自己领域的技巧，还需要将知识、逻辑思维和写作技巧结合在一起，最后还要修改论文。目前，大多数学校论文的方向仅限于图书知识。没有实践能力，就很难理解这一点的深层含义，也就不可能把理论运用到实践中去，有些学生撰写仓促，导致出现许多的问题。实最重要的是在写作之前了解学校的要求。学校一般会给出书写毕业论文格式的模板。在写作时，毕业论文的格式非常重要。其次，毕业论文的内容质量也很重要。因此，如果你想成功通过学校的毕业论文，你需要认真学习撰写毕业论文的方法。写完一篇论文需要一定的时间和精力，切记用学术不端的行为去蒙混过关。，当我们不知道如何写论文时，我们首先应该先与自己沟通，只有通过有效的沟通，我们才能更好地写一篇毕业论文；第二，我们应该查找更多的信息；在写毕业论文时，我们应该首先与自己的导师沟通，找不到论点和数据来支持毕业论文，不妨借鉴他人的材料参考；第三，在写毕业论文之前，你可以和同学多讨论一下，你仍然需要掌握一些时间方法会更好。多看看别人分享一下常用的毕业论文写作方法：比如怎样去写出优秀毕业论文，毕业论文写作怎么才能真正经过学校论文检测等等，多学学详细的步骤和过程 可以从中学到更多的技巧。