9、医疗数据分析与处理及XAI在网络安全中的应用

医疗数据分析与处理及XAI在网络安全中的应用

随机时间序列变点检测算法性能分析

在随机时间序列的变点检测中，所提出的算法在不同分布下有着不同的表现。对于具有相同位置和不同尺度的逻辑分布，其误差测量结果如下表所示：
| 误差测量指标 | 值 |
| — | — |
| MAE | 152.34 |
| MSE | 49,238.10 |
| MSD | 128.96 |
| RMSE | 194.41 |
| NRMSE | 0.49 |

当多元时间序列服从逻辑分布且至少有一个分量呈阶梯形式时，能得到较为满意的结果（NRMSE = 0.31）；否则，结果较为随机（NRMSE = 0.49）。

对于不同分布的情况：
- 均匀和正态分布 ：不同位置和相同尺度时，NRMSE分别为0.12和0.09；位置相同但尺度不同时，MRMSE在0.19 - 0.43之间，结果从较为满意到不太满意，但并非随机。
- 指数和伽马分布 ：不同位置和尺度参数下，算法的NRMSE在0.5 - 0.8之间，结果是随机的，原因是实验中的时间序列非常相似。
- Gumbel、Rayleigh和Laplace分布 ：NRMSE范围从0.14（Gumbel分布）到60%（Rayleigh分布）。Gumbel分布样本的实验结果较为满意；Rayleigh和Laplace分布在相同位置和不同尺度时结果随机；Laplace分布在不同均值和相同尺度时结果满意（NRMSE = 0.24）。

总体而言，