1异常事件被定义为与特征空间中的其他点稀有且不同的点。 常规的异常检测方法通常利用获知的概率分布模型来找到低概率事件，或者使用测试样本的局部密度来评估测试样本。 多状态系统通常具有多个正常状态，并且由于日常操作（例如进料，出口，流量控制等）导致状态变化在不可预测的点上。对于多状态系统，收集包含所有可能状态的足够数据是具有挑战性的，或者对用户而言是不可能的。 此外，常规的异常检测方法对训练数据集的上下文或测试数据集的不可预测的阶段性变化很敏感，或者仅考虑测试样本的局部密度。 受此问题的推动，我们将
