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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利关联差异挖掘的时序异常检测方法、装置、设备、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：CN121435079B 。

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：202511998955.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权关联差异挖掘的时序异常检测方法、装置、设备、介质是由彭淑娟;吴雅萍;柳欣;于镇宁;王华珍设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本关联差异挖掘的时序异常检测方法、装置、设备、介质在说明书摘要公布了：关联差异挖掘的时序异常检测方法、装置、设备、介质，涉及时间序列分析技术领域。该方法包含：S1、获取原始时间序列，并进行特征表征，获得时间序列表征。S2、对所述时间序列表征进行时间维度关联差异计算，获取时间关联差异。S3、对所述时间序列表征进行空间维度关联差异计算，获取特征关联差异。S4、对所述时间序列表征进行重建以得到重建时间序列，并计算重建误差。S5、结合所述时间关联差异、所述特征关联差异和所述重建误差，计算各时间点的异常分数。S6、将异常分数超过所述异常阈值的时间点判定为异常点。该方法融合时维差异模块和空维差异模块，能够准确的检测出时间序列中出现的异常点，为时间序列异常检测任务提供帮助。

本发明授权关联差异挖掘的时序异常检测方法、装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种关联差异挖掘的时序异常检测方法，其特征在于，包含： S1、获取原始时间序列，并进行特征表征，获得时间序列表征； S2、对所述时间序列表征进行时间维度关联差异计算，获取时间关联差异； S3、对所述时间序列表征进行空间维度关联差异计算，获取特征关联差异； S4、对所述时间序列表征进行重建以得到重建时间序列，并计算重建误差； S5、结合所述时间关联差异、所述特征关联差异和所述重建误差，计算各时间点的异常分数； S6、将异常分数超过异常阈值的时间点判定为异常点； S2包括以下步骤； 通过线性层计算时间点的尺度参数，并结合距离矩阵利用高斯分布计算时间点与相邻时间点之间的预期关联强度； ； 式中，Rescale为归一化操作，为索引；表示时间序列的长度； 利用可学习权重矩阵计算时间点与整个时间序列表征之间的实际关联强度： ； 式中为Softmax激活函数；为时间序列表征；为查询权重矩阵；为键权重矩阵；表示矩阵的转置；512为模型维度； 利用对称KL散度结合预期关联强度与实际关联强度，计算时间点的时间关联差异： ； 式中为注意力层数；为KL散度中分隔两个概率分布的符号； S3包括以下步骤； 计算特征之间的关联权重均值，得到全局特征-特征注意力均值矩阵； ； ； 式中表示第个特征和第个特征之间的关联权重均值；为批次大小；表示时间序列的长度；为批次的索引；为Softmax激活函数；是第个批次中在时间点时第个特征的值；是第个批次中在时间点时第个特征的值；为原始时间序列的特征维度； 计算时间点时特征之间的关联强度，获取特征-特征注意力矩阵； ； ； 式中为时间点时第个特征和第个特征之间的关联权重；为Softmax激活函数；是时间点时第个特征的值；是时间点时第个特征的值； 计算全局特征-特征注意力均值矩阵与当前时刻特征-特征注意力矩阵的差值的绝对值之和的均值，得到特征关联差异； ； 式中为元素的求和；表示取绝对值。

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