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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院;大连海事大学申请的专利一种时间序列异常检测方法、电子设备及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：CN121256649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511803929.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种时间序列异常检测方法、电子设备及介质是由杨文明;张帆;李志德;贾鹏设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时间序列异常检测方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时间序列异常检测方法、电子设备及介质，方法包括如下步骤：S1、基于信噪比参数化噪声的注入与去除过程；S2、接收输入时间序列数据并基于该数据的信噪比特性，自适应地估计破坏因子和去噪步骤；S3、基于所述破坏因子和所述去噪步骤，对所述输入时间序列数据进行部分破坏，并从部分破坏后的数据开始执行反向去噪过程，以生成重建时间序列；S4、计算所述输入时间序列数据与所述重建时间序列之间的偏差，并基于该偏差输出异常检测结果，该机制使得模型能够从经过部分破坏的、与输入数据特性相匹配的状态开始进行确定性更强的重建，有效抑制了传统扩散模型生成过程中的随机性偏差，显著提升了异常检测的精确率和召回率。

本发明授权一种时间序列异常检测方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种时间序列异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、接收输入时间序列数据； S2、基于所述输入时间序列数据的特性，自适应地估计破坏因子和去噪步骤，从而构建与数据特性高度匹配的隐式条件机制； S3、基于所述破坏因子和所述去噪步骤，对所述输入时间序列数据进行部分破坏，并从部分破坏后的数据开始执行反向去噪过程，以生成重建时间序列；通过从受控的损坏输入，得到隐式引导重建，来协调扩散模型的随机生成；其中表示在模型权重下生成某个值的概率，是一个马尔可夫过程，表示输入为，输出为，表示在最接近最优破坏因子的去噪步骤处加噪数据； S4、计算所述输入时间序列数据与所述重建时间序列之间的偏差，并基于该偏差输出异常检测结果； 其中，步骤S2中对所述破坏因子的估计方式包括： 对所述输入时间序列数据进行频带分解以获得其低频部分和高频残差部分，并基于所述低频部分和所述高频残差部分的能量计算推断信噪比，进而根据所述输入时间序列数据的统计特性由所述推断信噪比推导出所述破坏因子，以提升异常检测的灵敏度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学深圳国际研究生院;大连海事大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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