基于变分自编码器的异常检测算法研究

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中文摘要：异常检测能够检测出数据中的异常情况,为各类系统正常运转提供重要支撑.提出一种基于变分自编码器的异常检测算法,该算法使用变分自编码器对输入数据进行特征提取,结合深度支持向量网络,压缩特征空间,并寻找最小超球体分离正常数据和异常数据,通过计算数据特征到超球体中心的欧式距离衡量数据的异常分数,并以此进行异常检测.在基准数据集MNIST和Fashion-MNIST上评估该算法,平均AUC分别达0.954和0.935,优于其它优秀算法.实验结果表明,该算法取得较好异常检测效果.

外文标题：Research on Anomaly Detection Algorithm Based on Variational Autoencoder

作者：

陈哲

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作者单位：

杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018

关键词：

异常检测变分自编码器超球体深度学习

出版年：

2021

DOI：

10.11907/rjdk.201390