一种基于深度迁移学习的无监督工业系统异常检测方法

摘要

本发明公布了一种基于深度迁移学习的无监督工业系统异常检测方法。本发明利用了来自迁移源的有标注的机器传感器序列数据和来自迁移目标的没有标注的传感器序列数据，训练出一个具有良好泛化能力的工业系统异常检测模型，并对其进行训练，测试，最终生成一个训练好的工业系统异常判别模型。利用这个模型，可以对接收到的机器传感器序列数据进行分析并判断是否机器出现异常。