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@@ -69,9 +69,12 @@ SELECT COUNT(*) FROM foo ANOMALY_DETECTION(col_name, 'algo=name')
 ## 添加具有模型的分析算法
 
 基于统计学的分析算法可以直接针对输入时间序列数据进行分析，但是某些深度学习算法对于输入数据需要较长的时间训练，并且生成相应的模型。这种情况下，同一个分析算法对应不同的输入数据集有不同的分析模型。
-将具有模型的分析算法添加到 Anode 中，首先需要在 `model` 目录中建立该算法对应的目录（目录名称可自拟），将采用该算法针对不同的输入时间序列数据生成的训练模型均需要保存在该目录下，同时目录结构要在分析算法中确定，以便能够固定加载该目录下的分析模型。如下图所示，针对不同的数据集，采用自编码器（Autoencoder）训练的数据异常检测算法模型均保存在该目录下。为了确保模型能够正常读取加载，要求存储的模型使用`joblib`库进行序列化保存。
+将具有模型的分析算法添加到 Anode 中，首先需要在 `model` 目录中建立该算法对应的目录（目录名称可自拟），将采用该算法针对不同的输入时间序列数据生成的训练模型均需要保存在该目录下，同时目录名称要在分析算法中确定，以便能够固定加载该目录下的分析模型。为了确保模型能够正常读取加载，存储的模型使用`joblib`库进行序列化保存。
 
-调用已经保存的模型，需要在调用参数中增加指定模型名称，以便能够调用正确的模型，示例 SQL 语句如下所示。
+下面以自编码器（Autoencoder）为例，说明如何添加要预先训练的模型进行异常检测。
+首先我们在`model`目录中创建一个目录 -- `ad_detection`，该目录将用来保存所有使用自编码器训练的模型。然后，我们使用自编码器对 foo 表的时间序列数据进行训练，得到模型 ad_autoencoder_foo，使用 `joblib`序列化以后保存在`ad_detection` 目录中。
+
+使用 SQL 调用已经保存的模型，需要在调用参数中指定模型名称``model=ad_autoencoder_foo`，而 `algo=encoder` 是确定调用的自编码器生成的模型（这里的`encoder`说明调用的是自编码器算法模型，该名称是添加算法的时候在代码中定义）以便能够调用该模型。
 
 ```SQL
 --- 在 options 中增加 model 的名称，ad_autoencoder_foo， 针对 foo 数据集（表）训练的采用自编码器的异常检测模型进行异常检测