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龙图腾网获悉宏景科技股份有限公司申请的专利一种基于自适应深度表征学习的工业物联网设备无监督异常检测方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120086775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510559582.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于自适应深度表征学习的工业物联网设备无监督异常检测方法、系统、设备及介质是由蔡皇伯;胡新;姚占兵;刘洋设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应深度表征学习的工业物联网设备无监督异常检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及技术领域，公开一种基于自适应深度表征学习的工业物联网设备无监督异常检测方法、系统、设备及介质，通过整合设备状态、健康监测、能源消耗等多源数据，利用GCN+TCN的级联结构实现时空特征的端到端联合建模，在工业物联网场景中实现无监督多模态融合的异常检测。对于每种监测指标数据，分别通过时空特征提取模型和独立鉴别器进行初步异常检测，再通过联合鉴别器对所有指标的检测结果进行综合判断，生成最终异常检测结果。引入基于MAD的自适应动态阈值机制，显著降低误报率，有效提升异常检测的鲁棒性和准确性，能够灵活处理高维数据，适应设备动态变化并识别未知异常，为工业物联网设备的智能运维提供高效、可靠的解决方案。

本发明授权一种基于自适应深度表征学习的工业物联网设备无监督异常检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应深度表征学习的工业物联网设备无监督异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待测工业物联网设备的实时监测数据和设备拓扑数据，其中，实时监测数据包括至少两种监测指标数据； 根据待测工业物联网设备的实时监测数据和设备拓扑数据，对于每种监测指标数据，分别通过时空特征提取模型，得到每种监测指标的时空特征； 根据每种监测指标的时空特征，分别通过独立鉴别器，得到待测工业物联网设备在每种监测指标下的异常检测情况； 根据待测工业物联网设备在每种监测指标下的异常检测情况，通过联合鉴别器，得到待测工业物联网设备的最终异常检测情况； 其中，时空特征提取模型包括GCN模块、TCN模块，GCN模块包括注意力机制，TCN模块包括扩张因果卷积层和残差块堆叠， 所述根据待测工业物联网设备的实时监测数据和设备拓扑数据，对于每种监测指标数据，分别通过时空特征提取模型，得到每种监测指标的时空特征，包括： 根据待测工业物联网设备的实时监测数据和设备拓扑数据，对于每种监测指标数据，分别通过对应时空特征提取模型的GCN模块，利用注意力机制融合设备拓扑数据，得到每种监测指标的空间特征； 根据每种监测指标的空间特征，分别通过对应时空特征提取模型的TCN模块，得到每种监测指标的时序隐藏表示； 融合每种监测指标的空间特征和时序隐藏表示，得到每种监测指标的时空特征。

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