一种基于迭代反馈与自适应扩散模型的时间序列异常检测方法

本发明公开了一种基于迭代反馈与自适应扩散模型的时间序列异常检测方法，该方法通过引入迭代反馈机制，在异常检测过程中自动优化观测点选择，逐步增加高置信度的正常点比例，减少因误选异常点而导致的检测性能下降。同时，本发明在扩散模型反推过程中引入基于异常分数的自适应权重分配，使得异常分较低的点在填充结果中占据更大权重，从而放大异常点与正常点之间的差异，提高检测的灵敏度。此外，本发明提出的动态权重平滑策略能够在填充过程中逐步融合真实观测值与生成值，有效缓解边界不协调问题，保证填充结果的平滑性与连续性。