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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于双重十字耦合关联的无监督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：CN116956177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310886612.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于双重十字耦合关联的无监督KPI异常检测方法是由王意洁;徐鸿祚;刘铭宇;周小晖;包涵;王勇军;李一舟;胡小雨;李彬;张如意;阚浚晖;张凯鑫设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重十字耦合关联的无监督KPI异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重十字耦合关联的无监督KPI异常检测方法，先构建由历史KPI序列数据库、预处理模块、输入模块、基于双重十字耦合关联的KPI片段特征提取模型、特征转换模块、特征空间距离计算模块、训练优化模块和在线异常检测模块构成的基于双重十字耦合关联的无监督KPI异常检测系统。先对无监督KPI异常检测系统进行训练，KPI片段特征提取模型同时建模KPI数据内部时序维度的耦合关联和KPI序列间的耦合关联，提取待检测KPI数据的特征向量，特征空间距离计算模块计算特征向量与特征空间中心点的距离，在线异常检测模块根据距离判定待检测KPI数据是否异常。采用本发明能有效提高无监督KPI异常检测准确率。

本发明授权一种基于双重十字耦合关联的无监督KPI异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重十字耦合关联的无监督KPI异常检测系统，其特征在于该系统简称KPI异常检测系统，KPI异常检测系统由历史KPI序列数据库、预处理模块、输入模块、基于双重十字耦合关联的KPI片段特征提取模型、特征转换模块、特征空间距离计算模块、训练优化模块和在线异常检测模块构成； 历史KPI序列数据库与预处理模块相连，该数据库存储历史等时间间隔采集的D个KPI变量的值，用于训练KPI片段特征提取模型； 预处理模块与历史KPI序列数据库、目标IT系统和输入模块相连；目标IT系统是基于双重十字耦合关联的无监督KPI异常检测系统的检测对象， 输入模块与预处理模块和KPI片段特征提取模型相连； KPI片段特征提取模型与输入模块和特征转换模块相连；KPI片段特征提取模型由KPI片段编码网络、第一十字注意力网络、第二十字注意力网络、前向神经网络、第一残差连接的特征归一化层、第二残差连接的特征归一化层构成； KPI片段特征提取模型中的KPI片段编码网络、第一十字注意力网络、第二十字注意力网络、第一残差连接的特征归一化层、第二残差连接的特征归一化层和前向神经网络组成KPI异常检测系统的网络结构，该网络结构统称为TSNet； 特征转换模块与KPI片段特征提取模型的第二残差连接的特征归一化层和特征空间距离计算模块相连； 特征空间距离计算模块与特征转换模块、训练优化模块和在线异常检测模块相连； 在对目标IT系统记录的待检测KPI片段集合进行异常检测时，从特征转换模块接收计算中的向量与随机指定的特征空间中心点的距离，得到待检测特征空间距离集合将发送给在线异常检测模块； 训练优化模块与特征空间距离计算模块和在线异常检测模块相连； 在线异常检测模块与特征空间距离计算模块和训练优化模块相连； 在对目标IT系统记录的待检测KPI片段集合进行异常检测时，在线异常检测模块从特征空间距离计算模块接收中的距离指示了待检测KPI片段的异常程度，当中的距离超过threshold时，向运维人员发送异常告警信息，运维人员即可根据异常告警信息进行处理。

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