【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体是一种面向天文光变曲线的时间序列异常检测方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着观测设备的发展，天文学的科学发现取得了重大进展。一方面，具有更高时间和空间分辨率的光学或射电望远镜促进了大规模天文数据的收集，包括光变曲线、光学图像和无线电信号等方面，从而为研究人员探索和解释自然世界提供了宝贵的资源。另一方面，通过对海量的观测数据进行自动化分析和解释，可以发现更多有价值的科学现象，例如，光变曲线的异常模式(即偏离正常模式)可能是潜在有价值的天体事件或物理现象。但鉴于海量的观测数据，很难从中筛选出异常数据，因此设计一种有效的异常检测方法以辅助从天文大数据中进行科学发现是至关重要的。
2、多个天体的光变曲线数据可以表示为多变量时间序列，但与一般的多变量时间序列相比，光变曲线具有两种独特性:1)通道独立性。由于多变量时间序列中的每个通道代表一个天体，它们之间有遥远的物理距离、不同的物理特性，因此，每个通道在本质上是独立的，在正常情况下不会相互影响。这一点与来自工业设备或it系统的一般多变量时间序列不同，...
【技术保护点】
1.一种面向天文光变曲线的时间序列异常检测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，光变曲线数据生成两种类型的序列，一种是窗口长度为W的天体实例生成的序列X，写成X∈RN×W，N为通道数量；另一种为X的后半部分生成的子序列Y，其窗口长度为ω，且ω＜W，写成Y∈RN×ω。
3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，步骤S100中时序重构子模型的输入部分是将X和Y的每个通道单独记为L(n)和S(n)，再对L(n)和S(n)进行线性投影后与时间嵌入相加后形成。
4.根据权利要求3所述的构...
【技术特征摘要】
1.一种面向天文光变曲线的时间序列异常检测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，光变曲线数据生成两种类型的序列，一种是窗口长度为w的天体实例生成的序列x，写成x∈rn×w，n为通道数量；另一种为x的后半部分生成的子序列y，其窗口长度为ω，且ω＜w，写成y∈rn×ω。
3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，步骤s100中时序重构子模型的输入部分是将x和y的每个通道单独记为l(n)和s(n)，再对l(n)和s(n)进行线性投影后与时间嵌入相加后形成。
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，所述时间嵌入包含了原始三角函数中的绝对位置，并将时间间隔编码为可学习的相移，最后将sin和cos项求和作为时间嵌入函数，时间嵌入tet在时间戳t上的第j维定义为：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。