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【实例简介】LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。

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整个系统分菜单栏与运行图显示两部分 1.菜单栏包括：列车时刻表，列车晚点登记 2.列车时刻表：点击后形成窗口，显示列车（火车）车次，出发和到站的时间 3.列车晚点登记：点击后形成窗口，输入晚点火车车次，晚点时间和实际到站时间，并有确定按钮。在有晚点登记时，运行图显示部分自动调整并且更新列车时刻表里的内容 4.运行图显示部分：表示时间和车站的轴线（绿色的线）是固定不变的，表示火车运行的斜线（红色和蓝色的线）是由列车时刻表里的信息决定的。

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