该论文研究了在工业应用中从图像中检测异常模式的关键人工智能技术，提出了一种少样本在线异常检测和分割的框架，通过利用包含正常和异常样本的无标签数据来提高模型性能，使用神经气体网络对正常图像的特征分布进行建模，采用从预训练的 ImageNet 中提取的多尺度特征嵌入来获得鲁棒的表示，同时引入一种能够增量更新参数而无需存储先前样本的算法。实验结果表明，该方法在 FOADS 设置下能够取得显著的性能，并确保时间复杂度在可接受范围内。

Mar, 2024

该论文介绍了一种称为统计聚合异常检测（SAAD）的新型异常检测方法。SAAD 方法将先进的统计技术与机器学习相结合，通过在汽车领域的硬件在环（HIL）环境中对真实传感器数据进行验证证明了其有效性。SAAD 的关键创新在于结合了全连接网络和辍学层，极大地提高了异常检测的准确性和健壮性。综合实验评估结果表明，单独的统计方法达到了 72.1% 的准确性，而单独的深度学习模型达到了 71.5% 的准确性。相比之下，聚合方法达到了 88.3% 的准确性和 0.921 的 F1 得分，优于单独的模型。这些结果强调了 SAAD 的有效性，并展示了其在各个领域，包括汽车系统中的广泛应用潜力。

Jun, 2024

通过多模态数据和自监督特征适应方法，本文在工业异常检测领域提出了一种局部到全局的自适应特征调整方法，显著提高了特征嵌入方法的性能，并取得了超越之前最先进方法的显著成果。

Jan, 2024

在线自适应异常检测利用转移学习，选择视觉上相似的训练图像，并根据训练子集提取的 EfficientNet 特征在线拟合一个正常模型，通过计算测试图像特征与正常模型之间的马氏距离来进行异常检测，实验结果表明检测精度超过 0.975，优于现有的 ET-NET 方法。

Jun, 2024

利用安全水处理工业控制系统测试数据集继续发展基于神经网络的异常检测方法，并提出应用遗传算法来寻找最佳神经网络结构，使用 NAB 值评估不同结构的质量，以及引入了多种技术来改进 AD 的质量，包括指数加权平滑、均值 p - 次方误差度量、每个变量的单独误差权重和不相交预测窗口。

Jul, 2018

本文提出一种少样本异常检测方法，通过注册任务作为代理任务，训练一个通用的无类别模型来检测输入图像是否为异常，并在大型基准测试中实现了优于现有方法 3％-8％的表现。

Jul, 2022

利用生成对抗网络（GAN）进行复杂的网络型智能物理系统的异常检测，通过多个传感器和执行器的多元时间序列模型以及强化学习的方法识别出攻击行为，针对六级安全水处理系统实验结果表明在高检测率和低误报率方面具有较高的效率和准确性。

Sep, 2018

医学成像中的异常检测是一项具有挑战性的任务，可以通过无监督异常检测方法解决，该方法通过识别与正常基准模型不匹配的特征。该论文探讨了使用混合概率分布作为替代方法，以在准确性与计算需求之间取得最优化平衡，并且介绍了一个在线方法来解决大数据量下的内存使用问题，并以帕金森病患者脑部扫描的异常检测为例进行了验证。

Sep, 2023

使用解释性来捕获输入空间中的新特征作为未解释的观察结果，结合相似性和新颖性的混合方法在各种异常基准上实现了强大的性能，成为多个基准的新的最先进方法，消除了昂贵的背景模型和密集匹配的需求，并对挑战性的基准上的假阴性异常减少了 40%。我们的方法为像素级异常提供可视化的检查解释。

Oct, 2023

LFADS 是一种基于变分自编码器的时序模型，在神经科学中应用广泛，能够通过推断出潜在动力学，对同时记录的高维神经放电数据进行低维度因子分析。

Aug, 2016