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龙图腾网获悉香港中文大学深圳研究院申请的专利基于云服务多变量监测指标的异常检测方法及装置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：CN115543727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211049895.9，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权基于云服务多变量监测指标的异常检测方法及装置是由吕荣聪;刘金杨;杨天益;陈壮彬;苏玉鑫设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云服务多变量监测指标的异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云服务多变量监测指标的异常检测方法，包括如下步骤：对多变量监测指标进行预处理；将预处理后的监测指标通过协作机方法输出跨指标特征向量和跨时间特征向量；连接跨指标特征向量和跨时间特征向量并送入多层感知机模型以便进行训练；将训练数据输入模型中，模型将通过协作机方法来学习指标的正常模式；模型根据学到的模式来预测指标的正常的值；如果实际观察到的值与预测值的偏差超过了所述协作机方法设定的阈值，就可能发生异常，即服务处于异常的状态。本发明能减少由于单个变量噪声带来的误报，从而减少运维人员的投入和运维负担，提高运维效率；同时能够实时计算被监测实体的健康程度，从而准确检测多变量指标的异常。

本发明授权基于云服务多变量监测指标的异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于云服务多变量监测指标的异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对多变量监测指标进行预处理； S2、将预处理后的监测指标通过协作机方法输出跨指标特征向量和跨时间特征向量；连接所述跨指标特征向量和跨时间特征向量并送入多层感知机模型以便进行训练；所述协作机方法能有效捕捉多变量监测指标的相互作用以及指标和时间两个维度； 所述协作机方法包括：通过在多变量监测指标窗口中获取成对指标和成对时间戳的内积来进行跨指标和跨时间的交互、以及通过所述跨指标和跨时间的相互作用分别捕捉不同指标和时间戳之间的依赖关系； 所述协作机方法具体包括跨时间和跨指标的两种交互方式，计算公式为： 其中，和，和，以及和是可训练的参数，跟随网络一起进行训练，指总的维度的数目，指窗口的大小，和代表不同维度的所有指标数据，和代表所有维度在同一个时间点的指标数据； S3、将正常状态下收集到的训练数据输入模型中，模型将通过所述协作机方法来学习指标的正常模式，即，给定前序的观察值，模型学习输出下一个观察值会是什么； S4、模型根据学到的模式来预测指标的正常的值；如果实际观察到的值与预测值的偏差超过了所述协作机方法设定的阈值，则判定服务处于异常的状态。

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