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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种基于稀疏自编码器的信息系统故障检测方法及系统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：CN120803796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511299701.4，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于稀疏自编码器的信息系统故障检测方法及系统是由戚林成;贺敬伟;刘小磊;曾锃;张小坚;章路进;陶笑;韦健;张世杰设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏自编码器的信息系统故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于稀疏自编码器的信息系统故障检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：采集信息系统在工作过程中的过程变量数据；对过程变量数据进行数据清洗；通过稀疏自编码器，对清洗后的过程变量数据进行稀疏重构；根据稀疏重构结果，判断信息系统是否存在故障；若是，进入下一步；根据稀疏重构结果，构建关于各个过程变量的无向图；利用标准操作数据和故障状态数据，计算无向图中各个过程变量之间形成的路径的信息流；计算各个过程变量之间形成的路径的因果关系变异系数；筛选出因果关系变异系数大于预设变异系数的高敏感路径，并对高敏感路径上的信息流进行归一化处理；分析归一化信息流，确定故障传播路径，追踪根因组件。

本发明授权一种基于稀疏自编码器的信息系统故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏自编码器的信息系统故障检测方法，其特征在于，包括： S1：采集信息系统在工作过程中的过程变量数据； S2：对所述过程变量数据进行数据清洗； S3：通过稀疏自编码器，对清洗后的过程变量数据进行稀疏重构； S4：根据稀疏重构结果，判断所述信息系统是否存在故障；若是，进入下一步；否则，返回S1继续监测； S5：根据所述稀疏重构结果，构建关于各个过程变量的无向图； S6：利用标准操作数据和故障状态数据，计算所述无向图中各个过程变量之间形成的路径的信息流； S7：根据所述信息流，计算各个所述过程变量之间形成的路径的因果关系变异系数； S8：筛选出所述因果关系变异系数大于预设变异系数的高敏感路径，并对所述高敏感路径上的信息流进行归一化处理； S9：分析归一化信息流，确定故障传播路径，追踪根因组件； 其中，所述S6具体包括： S601：利用所述标准操作数据和所述故障状态数据，统计各个所述过程变量的概率密度以及条件概率密度； S602：根据各个所述过程变量的概率密度以及条件概率密度，计算所述无向图中各个过程变量对之间的信息流： 其中，表示第j个过程变量到第i个过程变量的信息流，xi表示第i个过程变量数据，xj表示第j个过程变量数据，Fi表示描述第i个过程变量的确定性函数，ρj表示第j个过程变量的概率密度函数，表示给定第i个过程变量时第j个过程变量的条件概率密度函数，b表示信息系统的随机噪声强度，d表示微分运算符，x表示过程变量，表示偏导运算符，Rn表示积分区域为整个系统的状态空间，n表示过程变量总数； S603：将各个时刻的信息流数据整合为时间序列形式； 其中，所述S7具体包括： S701：计算由各个时刻的信息流数据组成的时间序列的标准差以及平均值； S702：将所述标准差与所述平均值的比值，确定为各个所述过程变量之间形成的路径的因果关系变异系数： 其中，表示第j个过程变量到第i个过程变量的信息流因果关系变异系数，表示第j个过程变量到第i个过程变量的信息流，表示由各个时刻信息流数据组成的时间序列的标准差，表示由各个时刻信息流数据组成的时间序列的平均值； 其中，S8具体包括： S801：筛选出因果关系变异系数大于预设变异系数的高敏感路径； S802：基于确定性熵变率与随机噪声熵变率，对高敏感路径上的信息流进行归一化处理： 其中，表示第j个过程变量到第i个过程变量的归一化信息流，表示第j个过程变量到第i个过程变量的信息流，表示第j个过程变量到第i个过程变量的归一化分母，表示第i个过程变量的确定性熵变率，表示第i个过程变量的随机噪声熵变率，d表示微分运算符，t表示时刻。

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