要進一步提高無監督學習模型在新穎性偵測任務中的性能，可以考慮以下幾個策略：
特徵工程的優化：進一步改進特徵提取和轉換過程，使用更高效的特徵選擇技術，如基於模型的特徵選擇或遺傳算法，來選擇最具代表性的特徵。此外，探索其他波形分解技術（如小波包分解）或時間序列分析方法，可能會提供更豐富的特徵集。
模型集成：結合多個無監督學習模型的優勢，例如通過集成學習方法（如隨機森林或投票機制），可以提高模型的穩定性和準確性。這樣的集成方法能夠減少單一模型的偏差，並提高對新穎性事件的檢測能力。
超參數調整：使用自動化的超參數優化技術（如貝葉斯優化或網格搜索）來尋找最佳的模型參數設置，這將有助於提高模型的性能。
數據增強：在訓練過程中引入數據增強技術，通過生成合成數據或對現有數據進行擾動，來增加模型的魯棒性，特別是在數據稀缺的情況下。
持續學習：實施持續學習機制，使模型能夠隨著新數據的到來不斷更新和改進，這樣可以提高模型對於新型態異常的適應能力。