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【日期】：2024-08-10 【关键词】：特征重建;异常检测;蒸馏机制;工业生产 【摘要】：近年来，异常检测在工业生产中备受关注。传统的异常检测方法通常依赖于对样本的直接比较，往往忽略了样本之间的内在关系，导致识别异常样本的准确率不高。针对这一问题，本研究提出了一种基于特征重建的知识蒸馏异常检测方法。将师生网络结构反置之后进行知识蒸馏，避免师生网络具有相同的输入和相似的结构。通过使用特征拼接统合不同层级的特征来提高可表示性，并使用改进后的Transformer对合并后...
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