基于高斯过程模型的异常检测算法

摘要：

为检测数据中的异常信息,提出基于高斯过程模型的异常检测算法.高斯过程可以根据训练样本从先验分布转到后验分布,对核函数的超参数进行推理,预测输出具有清晰的概率解释.对基于高斯过程模型的异常检测算法进行定义和描述,用Server Computers(电脑服务器)数据进行仿真实验,结合高斯过程先验和回归理论,在实验中选取RBF作为核函数,利用目标类数据的特性构造特征向量集,在TE工业过程时序数据集上验证了该算法的适用性和有效性.

关键词：高斯过程、协方差函数、异常检测、先验、回归

所属期刊栏目：37

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金项目2013QNB14;国家自然科学基金项目61402482

在线出版日期：2016-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：914-920,953