【摘 要】
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网络运维在充分发挥网络潜能方面有着不可替代的作用。其中,网络关键性能的监测和维护尤为重要。使用智能化的方法自动发现网络KPI的异常能够极大地减少运维人工成本,提升网络运维的效率。人工方法标注网络KPI中的异常,难度高,耗时长,因此无监督学习的异常检测正在成为解决此类问题的主要方法。提出一种基于对抗自编码器AAE的无监督检测模型AAE-AD,可以自动发现网络KPI中出现的异常,以便分析和排除网络故障。AAE-AD中使用了K最近邻算法进行缺失值的填充,交替训练自编码器网络和鉴别器网络来捕获正常数据的分布模式,
【基金项目】
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装备预研基金项目(30501010301)。
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网络运维在充分发挥网络潜能方面有着不可替代的作用。其中,网络关键性能的监测和维护尤为重要。使用智能化的方法自动发现网络KPI的异常能够极大地减少运维人工成本,提升网络运维的效率。人工方法标注网络KPI中的异常,难度高,耗时长,因此无监督学习的异常检测正在成为解决此类问题的主要方法。提出一种基于对抗自编码器AAE的无监督检测模型AAE-AD,可以自动发现网络KPI中出现的异常,以便分析和排除网络故障。AAE-AD中使用了K最近邻算法进行缺失值的填充,交替训练自编码器网络和鉴别器网络来捕获正常数据的分布模式,
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