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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利工业网络数据的异常检测方法及相关设备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：CN120856479B 。

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：202511359373.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权工业网络数据的异常检测方法及相关设备是由周佳;张伟哲;吴佳慧;王何强;钟晓雄设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业网络数据的异常检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提出的工业网络数据的异常检测方法及相关设备，方法包括：首先，获取工业网络数据，生成与工业网络数据对应的物理模型；接下来，将工业网络数据输入时序特征提取网络进行特征预测，得到残差预测值，并基于物理模型和残差预测值，得到混合物理模型；然后，基于混合物理模型得到工业网络数据的混合预测值，并基于混合预测值与工业网络数据的实际观测值的差值，得到残差序列；最后，基于残差序列，计算得到工业网络数据的累积统计值，并基于累积统计值得到工业网络数据的异常检测结果，从而显著提高了工业网络异常检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权工业网络数据的异常检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种工业网络数据的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取工业网络数据，生成与所述工业网络数据对应的物理模型； 将所述工业网络数据输入时序特征提取网络进行特征预测，得到残差预测值，并基于所述物理模型和所述残差预测值，得到混合物理模型； 基于所述混合物理模型得到所述工业网络数据的混合预测值，并基于所述混合预测值与所述工业网络数据的实际观测值的差值，得到残差序列； 基于所述残差序列，计算得到所述工业网络数据的累积统计值，并基于所述累积统计值得到所述工业网络数据的异常检测结果； 所述生成与所述工业网络数据对应的物理模型，包括： 获取所述工业网络数据的多个初始物理模型； 基于每个所述初始物理模型的预测精度和复杂度计算得到对应的适应度； 基于每个所述初始物理模型的适应度从多个所述初始物理模型中选取目标物理模型，并对多个所述初始物理模型进行交叉变异处理，得到更新物理模型，并将所述更新物理模型作为新的所述初始物理模型，进行多次交叉变异更新，并在所述交叉变异更新的过程中更新所述目标物理模型； 将最后一次交叉变异更新后的所述目标物理模型作为所述物理模型； 所述基于所述物理模型和所述残差预测值，得到混合物理模型，包括： 获取第一权重和第二权重； 累加所述第一权重与所述物理模型的乘积和所述第二权重和所述残差预测值，得到所述混合物理模型。

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