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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利多元时序异常检测方法及装置、计算机设备和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：CN115840774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211507784.8，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权多元时序异常检测方法及装置、计算机设备和存储介质是由郭晓辉;赵赢;牟许东;王瑞设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多元时序异常检测方法及装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种多元时序异常检测方法及装置、计算机设备和存储介质，涉及信息技术领域。本申请通过对目标工业场景下的待检测时间序列组进行数据预处理，并针对处理出的每个待检测归一化时序组，根据其包括的多种工业传感器各自在对应数据采集时间段内的归一化工业时序片段，提取多种工业传感器的数据关联关系，接着将对应的归一化工业时序片段及数据关联关系输入到多元时序重构模型中进行时序重构，然后将该待检测归一化时序组与对应重构出的待匹配归一化时序组进行时序比对，得到待检测时间序列组的时序异常检测结果，从而在多元时间序列场景下结合多种信息变量之间的数据相关性从时间维度层面实现对复杂信息异常的精准检测效果。

本发明授权多元时序异常检测方法及装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多元时序异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标工业场景下的待检测时间序列组，其中所述待检测时间序列组包括数据采集时机保持一致的多种工业传感器各自对应的工业时序数据； 对所述待检测时间序列组进行数据预处理，得到多个待检测归一化时序组，其中每个待检测归一化时序组单独对应一个数据采集时间段，每个待检测归一化时序组包括所述多种工业传感器各自在对应数据采集时间段内的归一化工业时序片段；其中，所述对所述待检测时间序列组进行数据预处理，得到多个待检测归一化时序组的步骤，包括：调用预设滑动窗口在所述待检测时间序列组包括的各种工业传感器的工业时序数据上进行滑动，并将对应窗口位置保持一致的所述多种工业传感器各自的工业时序片段数据集合为一个待处理工业时序组，其中每个待处理工业时序组所对应的数据采集时间段时长与所述预设滑动窗口的窗口时长保持一致；针对每个待处理工业时序组，对该待处理工业时序组包括的多种工业传感器各自的工业时序片段数据分别进行最大最小标准化处理，得到与该待处理工业时序组对应的待检测归一化时序组； 针对每个待检测归一化时序组，根据该待检测归一化时序组包括的多种工业传感器各自的归一化工业时序片段，提取所述多种工业传感器在该待检测归一化时序组处的数据关联关系；其中，针对每个待检测归一化时序组，所述提取所述多种工业传感器在该待检测归一化时序组处的数据关联关系的步骤，包括：对该待检测归一化时序组包括的各种工业传感器的归一化工业时序片段进行采集特征提取处理，得到各种工业传感器在该待检测归一化时序组的数据采集时间段内的数据采集特征向量；基于图结构学习原理计算各种工业传感器在该待检测归一化时序组的数据采集时间段内的数据采集特征向量之间的数据相关度，得到所述多种工业传感器在该待检测归一化时序组处的数据关联关系； 将该待检测归一化时序组所对应的所述多种工业传感器的归一化工业时序片段及数据关联关系输入到预存的多元时序重构模型中进行时序重构处理，得到对应的待匹配归一化时序组； 将该待检测归一化时序组与对应的待匹配归一化时序组进行时序比对，得到所述待检测时间序列组的与该待检测归一化时序组对应的时序异常检测结果； 其中，所述多元时序重构模型包括自注意力单元、编码单元及解码单元，其中所述编码单元包括相互串联的多个编码模块，每个编码模块由长短期记忆网络及图卷积网络组成，所述解码单元包括相互串联的多个解码模块，每个编码模块对应一个解码模块；针对每个待检测归一化时序组，将该待检测归一化时序组所对应的所述多种工业传感器的归一化工业时序片段及数据关联关系输入到预存的多元时序重构模型中进行时序重构处理，得到对应的待匹配归一化时序组的步骤，包括： 将该待检测归一化时序组所对应的所述多种工业传感器的归一化工业时序片段及数据关联关系输入到所述编码单元中，调用所述编码单元中的每个编码模块通过长短期记忆网络从接收到的归一化时序数据处提取时间维度特征，而后通过图卷积网络将提取的时间维度特征嵌入到该待检测归一化时序组所对应的所述多种工业传感器的数据关联关系中进行时序编码，得到该编码模块输出的归一化编码时序数据；其中，所述编码单元中的排在串联首位的编码模块所接收到的归一化时序数据为该待检测归一化时序组所对应的所述多种工业传感器的归一化工业时序片段，所述编码单元中的除去排在串联首位的之外的每个编码模块所接收到的归一化时序数据为前一个编码模块输出的归一化编码时序数据； 调用所述自注意力单元对多个编码模块各自在长短期记忆网络的最后一层网络架构处提取出的时间维度特征进行注意力评估，得到各个编码模块的注意力加权隐藏状态表示； 调用所述解码单元中的所有解码模块各自基于对应编码模块的注意力加权隐藏状态表示以及自身接收到的归一化时序数据进行解码重构，得到所述解码单元最终输出的与该待检测归一化时序组对应的待匹配归一化时序组；其中，所述解码单元中的排在串联首位的解码模块所接收到的归一化时序数据为所述编码单元中的排在串联末位的编码模块所输出的归一化编码时序数据，所述解码单元中的除去排在串联首位的解码模块之外的每个解码模块接收到的归一化时序数据为前一个解码模块的解码重构结果。

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