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【论文解读】Deep attention SMOTE:面向燃气轮机不平衡异常检测的可学习插值过采样方法

在燃气轮机等大型装备的运行监测中,由于正常工况数据远多于故障数据,且早期微弱故障与正常状态高度相似,导致异常检测面临严重的数据不平衡与类别重叠问题。针对这些实际工程挑战,论文《Deep attention SMOTE: Data augmentation with a learnable interpolation factor for imbalanced anomaly detection of gas turbines》提出了一种基于注意力机制的混合重采样异常检测框架。该框架将聚类欠采样与带有编码器-解码器结构的深度注意力过采样算法相结合,多维时间序列特征空间中生成高质量的合成异常样本,...

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