論文の概要: F-SE-LSTM: A Time Series Anomaly Detection Method with Frequency Domain Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02474v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 14:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:16.835943
• Title: F-SE-LSTM: A Time Series Anomaly Detection Method with Frequency Domain Information
• Title（参考訳）: F-SE-LSTM:周波数領域情報を用いた時系列異常検出法
• Authors: Yi-Xiang Lu, Xiao-Bo Jin, Jian Chen, Dong-Jie Liu, Guang-Gang Geng,
• Abstract要約: F-SE-LSTMと呼ばれる新しい時系列異常検出法を提案する。 この方法は、2つのスライディングウィンドウと高速フーリエ変換(FFT)を用いて周波数行列を構成する。 F-SE-LSTMは、通常の時間領域や周波数領域のデータよりも識別能力が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.113418621891281
• License:
• Abstract: With the development of society, time series anomaly detection plays an important role in network and IoT services. However, most existing anomaly detection methods directly analyze time series in the time domain and cannot distinguish some relatively hidden anomaly sequences. We attempt to analyze the impact of frequency on time series from a frequency domain perspective, thus proposing a new time series anomaly detection method called F-SE-LSTM. This method utilizes two sliding windows and fast Fourier transform (FFT) to construct a frequency matrix. Simultaneously, Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) and Long Short-Term Memory (LSTM) are employed to extract frequency-related features within and between periods. Through comparative experiments on multiple datasets such as Yahoo Webscope S5 and Numenta Anomaly Benchmark, the results demonstrate that the frequency matrix constructed by F-SE-LSTM exhibits better discriminative ability than ordinary time domain and frequency domain data. Furthermore, F-SE-LSTM outperforms existing state-of-the-art deep learning anomaly detection methods in terms of anomaly detection capability and execution efficiency.
• Abstract（参考訳）: 社会の発展に伴い、時系列異常検出はネットワークとIoTサービスにおいて重要な役割を果たす。 しかし、既存のほとんどの異常検出手法は時間領域の時系列を直接解析し、比較的隠れた異常シーケンスを区別することができない。 本研究では、周波数領域の観点から周波数が時系列に与える影響を分析し、F-SE-LSTMと呼ばれる新しい時系列異常検出手法を提案する。 この方法は、2つのスライディングウィンドウと高速フーリエ変換(FFT)を用いて周波数行列を構成する。 同時に、Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) とLong Short-Term Memory (LSTM) を用いて、周期内および周期間の周波数関連特徴を抽出する。 Yahoo Webscope S5やNumenta Anomaly Benchmarkのような複数のデータセットの比較実験により、F-SE-LSTMで構築した周波数行列は、通常の時間領域や周波数領域のデータよりも識別能力が高いことを示した。 さらに、F-SE-LSTMは、異常検出能力と実行効率の観点から、既存の最先端のディープラーニング異常検出方法より優れている。

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