喜报 | 我所一篇论文被国际顶级学术期刊IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement录用

发布时间：2022年11月1日

      由我所师生合作完成的一篇论文Multi-Scale Wavelet Graph AutoEncoder for Multivariate Time Series Anomaly Detection被国际顶级学术期刊IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement录用，论文主要由我所硕士生邵世宽在王晶老师和林友芳老师的指导下完成。

      在工业设备和IT系统中，多变量时序异常检测(Multivariate Time Series Anomaly Detection)对于故障诊断和根因定位都具有重要意义，现有的基于重构的无监督方法由于深度网络强大的泛化能力，造成了过多的误报情况，并且由于变量间关系建模的缺失，导致了针对多变量进行异常检测时的不足。本文通过引入离散小波变换来建模多尺度的时序分布，并且在不同尺度下，引入图模块来捕获不同尺度下变量间的依赖性来增强模型性能。我们在三个公开数据集上的大量实验结果证明了所提出方法的优越性。