CAJ | 학술논문

提出了一种基于半监督学习的行为建模与异常检测方法.该算法包括以下几个主要步骤:(1) 通过基于动态时间归整(DTW)的谱聚类方法获取适量的正常行为样本,对正常行为的隐马尔可夫模型(HMM)进行初始化;(2) 通过迭代学习的方法在大样本下进一步训练这些隐马尔可夫模型参数;(3) 以监督的方式,利用最大后验(MAP)自适应方法估计异常行为的隐马尔可夫模型参数;(4) 建立行为的隐马尔可夫拓扑结构模型,用于异常检测.该方法的主要特点是:能够自动地选择正常行为模式的种类和样本以建立正常行为模型;能够在较少样本的情况下避免隐马尔可夫模型欠学习的问题,建立有效的异常行为模型.实验结果表明,该算法与其他方法相比具有更高的可靠性.
제출료일충기우반감독학습적행위건모여이상검측방법.해산법포괄이하궤개주요보취:(1) 통과기우동태시간귀정(DTW)적보취류방법획취괄량적정상행위양본,대정상행위적은마이가부모형(HMM)진행초시화;(2) 통과질대학습적방법재대양본하진일보훈련저사은마이가부모형삼수;(3) 이감독적방식,이용최대후험(MAP)자괄응방법고계이상행위적은마이가부모형삼수;(4) 건립행위적은마이가부탁복결구모형,용우이상검측.해방법적주요특점시:능구자동지선택정상행위모식적충류화양본이건립정상행위모형;능구재교소양본적정황하피면은마이가부모형흠학습적문제,건립유효적이상행위모형.실험결과표명,해산법여기타방법상비구유경고적가고성.