arXiv cs.LG· Xudong Mou, Tiejun Wang, Rui Wang, Hui Wang, Pin Liu, Tianyu Wo, Xudong Liu, Renyu Yang·· 6 小时前AI 评分22
MORA：面向漂移鲁棒的时间序列异常检测的观测变化建模
MORA: Modeling Observed Changes for Drift-Robust Time-Series Anomaly Detection
AI 导读
MORA 是一个漂移鲁棒的时间序列异常检测框架，通过从配对的短期与长期视图重建同一局部目标，用重建差距衡量上下文对局部偏差的支持程度，并据此保守调整异常分数。该方法无需漂移标注或在线自适应，在四个 TSAD 基准上对非平稳性表现稳健，同时保持对真实异常的敏感性。
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