時間序列異常檢測

深度分析

COGNOS：受限高斯白噪聲正則化與卡爾曼平滑的模型無關時間序列異常檢測框架

時間序列異常檢測長期仰賴重建式方法，但普遍以MSE當作訓練目標，導致殘差具非理想統計性、分數雜訊高。COGNOS提出受限高斯白噪聲正則化（將殘差導向高斯白噪訊）與卡爾曼平滑後處理兩段式方案，先以統計性約束改善殘差性質，再以最適平滑器去噪異常分數。