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龙图腾网获悉杭州鲁尔物联科技有限公司申请的专利多传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储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：CN116756673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310748086.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权多传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由沈蓉;程京凯;陶益康设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了多传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取多个传感器的信号，以得到待检测信号；利用基于随机森林的多维时间序列数据插补算法以及SR算法对所述待检测信号进行预处理，以得到预处理结果；基于神经网络和贝叶斯滤波对所述预处理结果进行异常监测，以得到异常监测结果。通过实施本发明实施例的方法可实现长期保持较好的异常检测结果，通过模拟观测测量值的可能性来增加模型的鲁棒性。

本发明授权多传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.多传感器异常检测方法，其特征在于，包括： 获取多个传感器的信号，以得到待检测信号； 利用基于随机森林的多维时间序列数据插补算法以及SR算法对所述待检测信号进行预处理，以得到预处理结果； 基于神经网络和贝叶斯滤波对所述预处理结果进行异常监测，以得到异常监测结果； 所述利用基于随机森林的多维时间序列数据插补算法以及SR算法对所述待检测信号进行预处理，以得到预处理结果，包括： 基于随机森林的多维时间序列数据插补算法以迭代方式使用随机森林填补所述待检测信号的缺失值，以得到填补结果； 对所述填补结果基于SR算法进行数据清洗，以得到清洗结果； 对所述清洗结果进行数据归一化，以得到预处理结果； 所述基于神经网络和贝叶斯滤波对所述预处理结果进行异常监测，以得到异常监测结果，包括： 建立捕获所述预处理结果的时间信息和空间信息的神经网络； 初始化初始时刻隐藏状态向量的均值和协方差生成随机数；模拟初始时刻隐藏层状态向量值，并结合所述神经网络对下一时刻的多传感器的测量值进行预测并计算预测的多传感器测量值服从高维正态分布的均值和协方差； 根据所述均值和协方差计算传感器真实测量值的异常得分，以得到异常监测结果； 所述神经网络包括g网、f网和h网；所述g网为前馈神经网络；所述f网为多层LSTM网络；所述h网为前馈神经网络；g网、f网和h网构成神经网络，该网络的输入有两个，分别是：t-1时刻的多传感器的测量值以及t-l时刻到t-1时刻的多传感器的测量值，该网络的输出也有两个，分别是对t-1时刻多传感器测量值的重构以及对t-1时刻多传感器测量值的预测； 所述神经网络的损失函数包括重构误差、预测残差以及连续时间隐层状态的差异值。

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