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本发明公开了一种基于历史表现的无监督异常检测方法及系统,包括以下步骤:S1:周期性触发,获取推理样本;S2:获取训练生成的模型文件和中间变量;S3:用户可对推理结果进行纠正打标,产生的新样本用于打标模式训练的使用;S4:即时模式下获取推理样本作为当前轮次的训练样本,称为T训练样本;S5:从存储中获取上一轮次的训练样本,称为T?1训练样本,以时间为索引对T?1和T训练样本进行拼接、去重、存储,得到完整的训练样本;S6:对训练样本进行交叉验证,计算评估指标二分轮廓系数;S7:执行模型调优,使用网格搜索的方法重复执行S6;S8:使用二分轮廓系数最大时的模型参数训练生成希尔伯特黄?孤立森林异常检测模型。