发明专利已授权

一种基于图神经网络的多变量时序异常检测方法及系统

📄 申请号：CN202410221484.6 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-02-28

公开号

CN117786374A

公开日

2024-03-29

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_20

IPC 分类号

G06F18_20 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06N3_0455 , G06N3_042 , G06N3_08 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业设备监控, 数据中心运维, 金融风险监测, 网络安全, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的多变量时序异常检测方法及系统，方法包括：获取待检测的时序输入数据，将时序输入数据输入至预设的时序异常检测模型进行时序异常判断；所述时序异常检测模型的构建过程包括：获取样本集合后利用样本集合对时序异常检测模型进行训练；将单位样本x转化为同时融合了时域与空域关系的融合时间序列#imgabs0#；将融合时间序列#imgabs1#输入至编码器输出中间特征#imgabs2#；将融合时间序列#imgabs3#和中间特征#imgabs4#输入至解码器获取训练输出序列，基于训练输出序列计算训练损失值并对时序异常检测模型的参数进行优化，输出训练后的时序异常检测模型；本发明能够更全面地分析多变量时间序列数据，从而提高异常检测的准确性和可靠性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240514

✅ 授权

20240416

?? 实质审查的生效：

20240329

📄 公开

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