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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利融合Bi-TCN和对抗VAE的KPI异常检测方法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：CN116522264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310434170.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权融合Bi-TCN和对抗VAE的KPI异常检测方法是由尹春勇;孔娴设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合Bi-TCN和对抗VAE的KPI异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合Bi‑TCN和对抗VAE的KPI异常检测方法。该方法包括：S1、数据预处理；S2、模型初始化，对模型参数进行随机初始化赋值，对参数进行设置；S3、模型训练；S4、模型测试，对测试进行相同的数据处理，输入训练好的模型获得重构误差，使用自动阈值方法产生的阈值来判定是否异常。本发明使用变分自编码进行对抗训练，VAE对于噪声和异常值更具有鲁棒性，对抗训练可以更高效放大包含异常的输入的重构误差以区分正常KPI数据和异常KPI数据。

本发明授权融合Bi-TCN和对抗VAE的KPI异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合Bi-TCN和对抗VAE的KPI异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据预处理； S2、模型初始化，对模型参数进行随机初始化赋值，对参数进行设置； S3、模型训练，将处理后的数据输入训练模块学习序列的正常模式，变分自编码器的编码器部分使用双向时间卷积网络捕获KPI序列信息，通过两个解码器对经过压缩的数据进行重构，在两个变分编码器之间形成一个对抗训练，以放大包含异常的输入的重构误差； S4、模型测试，对测试进行相同的数据处理，输入训练好的模型获得重构误差，使用自动阈值方法产生的阈值来判定是否异常； 所述KPI数据是从APM监控工具或日志解析中获得的页面访问量、服务器CPU利用率、路由器内存使用率和交换机吞吐量数据； S3中，以输入X为例，Bi-TCN残差块如公式2-5膨胀卷积计算公式如公式6-7所示,其中d表示膨胀率，以2的指数增长d＝1,2,4...，k表示卷积核的大小： Z`＝Conv1X2 Z``＝dropoutReLUWeightNormDilatedconvX,k,d3 Z```＝dropoutReLUWeightNormDilatedconvZ``,k,d4 Z````＝ReLUZ`+Z```5 padding＝k-1*d26 S3中，基于对抗的变分自编码器损失函数BTVAE的重构误差如下公式8-9所示，KL散度如公式10所示，其中n为训练的迭代数，BTVAEX表示X经过编码器和解码器的输出；

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