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厚街商城网站建设,thinkphp cms开源系统,手机贷款注册,360任意看地图网站论文标题#xff1a;CATCH: Channel-Aware multivariate Time Series Anomaly Detection via Frequency Patching论文链接#xff1a;https://arxiv.org/abs/2410.12261研究背景#xff1a;当多维时间序列“出问题”时在工业设备、网络安全、金融风控、医疗监测等场景中CATCH: Channel-Aware multivariate Time Series Anomaly Detection via Frequency Patching论文链接https://arxiv.org/abs/2410.12261研究背景当多维时间序列“出问题”时在工业设备、网络安全、金融风控、医疗监测等场景中我们常常需要实时监测大量传感器数据也就是多维时间序列。一般来说多维时间序列中异常分两类一类是点异常数值突然偏离比如温度瞬间飙升。另一类是子序列异常它看起来正常但变化模式悄悄发生了偏移比如机器振动的周期在悄悄变短。传统方法大多在时间域上直接分析信号擅长发现突变但容易忽略复杂的形状变化。于是研究者想到进入频率域因为频率能揭示隐藏的周期、趋势和节奏。然而现有的频域方法往往“看得太粗”只盯着低频信号忽略了高频细节。特别是在多维数据中各通道之间的关系还会随频率变化怎么同时捕捉细节频率、动态通道关系是一个让研究者头疼已久的问题。所以问题的关键在于 如何在频率域捕捉更精细的特征同时灵活地理解通道之间的动态关系用“拼图”方式看频率用“选择性注意力”理解通道作者提出了一个叫 CATCH 的框架全称“通道感知的多维时间序列异常检测”核心想法很巧妙主要体现在三个方面首先是频率域patchFrequency Patching作者不是整体处理频谱而是把它拆分成多个小频带像拼图一样。这样模型能细致地捕捉不同频段的变化——比如季节性异常主要在低频而形状异常可能在中高频。其次是通道感知融合Channel Fusion Module, CFM不同频段里各个通道比如不同传感器之间的关系也不同。CATCH 设计了一个“可学习的遮罩”用来判断哪些通道应该被关注、哪些应被忽略。它既不像“所有通道一起算”那样容易被噪声干扰也不像“每个通道单独算”那样忽视整体关系。最后是双层优化Bi-level Optimization模型一边学习如何重建正常序列一边优化通道关联的“遮罩”。这就像一个不断自我修正的过程模型先根据当前关联做判断再反过来调整这些关联形成一个循环优化的机制。模型方法三大模块协同工作前向模块Forward Module把时间序列转到频率域并划分为多个“频率块”通道融合模块CFM在每个频率块中通过“遮罩注意力”机制自动发现并利用通道间的相关性时频重建模块TFRM通过反向傅里叶变换把频域重建结果还原到时间域并根据重建误差判断是否异常。最后CATCH 综合时间域和频率域两种误差形成最终的异常分数既能发现突发点异常也能识别缓慢演化的子序列异常。实验结果作者在11个真实数据集和12个合成数据集上测试覆盖了金融、网络、工业、医疗等不同领域。结果显示CATCH 在所有指标上都取得了 SOTA最优性能尤其在检测复杂的趋势型、周期型、形状型异常时比前一代模型提升显著消融实验验证了每个模块的有效性无论是去掉频率补丁、遮罩优化还是双层训练性能都会下降。此外CATCH 的可解释性也不错。研究者可通过频率-时间得分图清晰地看到模型在不同异常类型上的响应模式。大家可以关注我【科学最top】第一时间follow时序高水平论文解读获取时序论文合集