一种多尺度特征的粮库系统对抗生成网络异常检测方法

一种多尺度特征的粮库系统对抗生成网络异常检测方法，1)数据采集：从粮库系统中部署的多个传感器实时采集环境参数数据，包括温度、湿度、气体成分等，这些数据形成多维的时间序列数据；2)数据预处理：对采集的数据进行预处理，归一化、去噪，以适应模型训练的需要；3)构建基于多尺度特征的生成对抗网络异常检测模型，模型主要有生成网络和判别网络组成；4)模型训练：生成器和判别器通过对抗训练相互博弈，不断优化：异常检测过程；5)将实时采集的粮库系统数据输入训练好的生成网络，获得一个重构的数据；计算重构数据和真实数据的误差，如果高于预设的阈值，则判定为异常情况；这里阈值通过训练过程中的值来设定。