异常检测是一个重要的问题，已经在不同的研究领域和应用领域得到了很好的研究。本研究的目的有两个方面：一是对基于深度学习的异常检测方法进行了系统、全面的综述。此外，我们还回顾了这些方法在不同应用领域中的应用，并评估了它们的有效性。我们根据所采用的基本假设和方法，将最新的深度异常检测技术分为不同的类别。在每个类别中，我们概述了基本的异常检测技术及其变体，并提出了区分正常行为和异常行为的关键假设。此外，对于每一类，我们还介绍了这些技术的优点和局限性，并讨论了这些技术在实际应用领域中的计算复杂性。最后，我们概述了研究中存在的问题和在实际问题中采用深度异常检测技术所面临的挑战。

如何利用Jeff Hawkins的HTM神经网络模型进行异常检测。

AnomalyFilter 本项目应用孤立森林异常检测算法，过滤JMeter 在对Splunk 数据库进行压力测试过程中产生的异常性能数据。 背景 在压力测试和性能分析过程中，通常有两种情形会导致测试结果不准确： 一是由于JMeter 和LoadRunner 等工具在启动多线程是有一个爬坡过程，通常需要1-10秒钟左右，这个时间也不会很长。但在这个过程由于线程数量不定，导致了测试数据的可靠性降低。 二是由于现实测试中通常会存在网络异常的情形，极少量的异常值会大大影响对被测对象的性能评估。 在上述场景中，异常的数据与整个测试数据样本相比是很少的一部分，常见的分类算法例如：SVM、逻辑回归等都不合适。而孤立森林算法恰好非常适合上述场景，首先测试数据具备一定的连续性，其次异常数据具备显着的离群特征，最后异常数据的产生是小概率事件，因此，孤立森林算法在网络安全、交易欺诈、疾病监测等方面也有着广泛的

2021年KPI异常检测的参赛报告及源码

多变量 时间序列 降维 模式 异常 多变量时间序列的降维_模式匹配与异常检测

Quantum-AnoGAN:这是用于异常检测的混合量子经典Ano-GAN算法的实现，其测试专门针对在智能电网的网络攻击场景下测试该算法

提出一种基于聚类分析与主成分分析的方法，以解决检测异常飞行、识别未知安全隐患等问题。借助该方法可应用聚类技术对QAR数据进行分析，以检测具有独特数据模式的异常飞行，其中QAR数据是快速存取记录器的简称，是一种用于监控、记录大量飞行参数的飞行数据记录仪。与现有的方法相比，该方法无需预定义标准。

这是我3.13-3.20这一周的学习情况，学习李宏毅老师的几个深度学习视频，同时我在学习两篇论文《一种硬盘故障预测的非监督对抗学习方法》和《Lifelong Disk Failure Prediction via GAN-based Anomaly Detection》后的一个文章脉络及内容分析，也就是总结收获啦，PPT的图片档已经上传至博客中，大家可以翻看到，但是会有不少动画在PPT中帮助理解，如果需要，下载PPT就好了，如有不对的地方，请指正，共同学习进步

基于SDN的流量异常检测与预测算法，蒋韵，杨帆，基于SPE和EWMA算法，设计了一个可以应用于真实SDN网络场景的多功能流量监控算法L-EWMA.算法实现实时检测网络异常并根据异常流量场景（A

支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 语言：Python 版本：V1.1 --------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 -------------------------------------------- 主要功能 1. 基于 sklearn.base 的 SVDD BaseEstimator 2. 支持单值分类和二值分类的超球体构建 3. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid) 4. 支持 2D 数据的决策边界可视化 --------------------------------------------- 依赖库 cvxopt matplotlib numpy scikit_learn scikit-opt (可选，仅用于参数优化)