Integrating Sensor Embeddings with Variant Transformer Graph Networks for Enhanced Anomaly Detection in Multi-Source Data

异常检测 计算机科学 变压器 图形 数据挖掘 人工智能 理论计算机科学 工程类 电气工程 电压
作者
Fanjie Meng,Ma Liwei,Yixin Chen,Wangpeng He,Zhaoqiang Wang,Li Wang
出处
期刊:Mathematics [MDPI AG]
卷期号:12 (17): 2612-2612
标识
DOI:10.3390/math12172612
摘要

With the rapid development of sensor technology, the anomaly detection of multi-source time series data becomes more and more important. Traditional anomaly detection methods deal with the temporal and spatial information in the data independently, and fail to make full use of the potential of spatio-temporal information. To address this issue, this paper proposes a novel integration method that combines sensor embeddings and temporal representation networks, effectively exploiting spatio-temporal dynamics. In addition, the graph neural network is introduced to skillfully simulate the complexity of multi-source heterogeneous data. By applying a dual loss function—consisting of a reconstruction loss and a prediction loss—we further improve the accuracy of anomaly detection. This strategy not only promotes the ability to learn normal behavior patterns from historical data, but also significantly improves the predictive ability of the model, making anomaly detection more accurate. Experimental results on four multi-source sensor datasets show that our proposed method performs better than the existing models. In addition, our approach enhances the ability to interpret anomaly detection by analyzing the sensors associated with the detected anomalies.
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