改进自适应模型池的在线异常检测算法

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改进自适应模型池的在线异常检测算法

学术论文 | 更新时间：2025-12-24

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- 改进自适应模型池的在线异常检测算法
- Improved Adaptive Model Pools for Online Anomaly Detection Algorithms
- 项秋艳，訾玲玲，丛鑫
- 电子学报 2024年52卷第7期页码：2503-2514
- 作者机构：
  重庆师范大学计算机与信息科学学院，重庆 401331
- 作者简介：
  项秋艳女，1998年7月出生，湖南省长沙人.重庆师范大学计算机与信息科学学院计算机技术专业硕士.研究方向为深度学习、异常检测、数据可视化.E-mail: 2021210516082@stu.cqnu.edu.cn
  訾玲玲女，1981年12月出生，辽宁阜新人.重庆师范大学计算机与信息科学学院副教授.研究方向为深度学习、计算机视觉、多媒体处理.E-mail: lingling19812004@126.com
  丛鑫男，1982年2月出生，辽宁阜新人.重庆师范大学计算机与信息科学学院副教授.研究方向为云计算、虚拟网络映射、深度学习.
- 基金信息：
  重庆市教育科学规划重点课题(K22YE205098)
- DOI： 10.12263/DZXB.20230731
  中图分类号：
- 修回：2024-05-14 ，
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