发明专利已授权

基于扩散模型数据增强的异常检测方法、存储介质及设备(工业制造,产品质量精准检测,自动化质检/医疗健康系统,辅助诊断/金融风控,安全监控/设备预测性维护,工业物联网预警异常/智能监控或自动驾驶异常检测)

📄 申请号：CN202211510886.5 📄 发布日：2026/08/19

著录项目信息

申请日

2022-11-29

公开号

CN115934484A

公开日

2023-04-07

申请人

广东技术师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F11_34

IPC 分类号

G06F11_34 , G06F11_30 , G06F18_2433 , G06F18_214 , G06F18_27 , G06F40_205 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业质检, 智能制造, 金融风控, 网络安全, 医疗影像分析

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摘要

本发明公开了一种基于扩散模型数据增强的异常检测方法、存储介质及设备，所述方法包括步骤：对原始日志数据预处理得到一维模板日志；根据格拉姆角场将一维模板日志转换为二维图像数据；采用扩散模型对日志数据处理得到增广二维图像数据；更新数据检测模型权重；将当前系统的日志数据输入检测模型中，根据检测模型的输出结果判定当前系统的状态。本申请将日志数据进行处理，得到对应的一维模板日志和二维图像日志，又基于扩散模型根据对应日志序列进行数据增广得到增广二维图像数据，通过所述一维模板日志、二维图像日志及增广二维图像数据训练检测模型，将当前日志输入到训练好的检测模型实现基于日志数据的系统状态的异常检测和诊断。

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

一种基于深度学习技术的系统日志异常检测方法及系统

当前第 / 件

基于协变量的Kubernetes资源调度优化方法、存储介质及设备(人工智能,高性能计算(HPC)/云计算,公有云平台计算/城市与工业物联网,边缘计算/大数据处理平台,微服务架构)

同领域国内专利 · IPC: (G06F11_34)

G06F11_00 G06F11_07 G06F11_08 G06F11_10 G06F11_14 G06F11_1446 G06F11_20 G06F11_22 G06F11_26 G06F11_263 G06F11_267 G06F11_27 G06F11_273 G06F11_30 G06F11_32 G06F11_34 G06F11_36 G06F11_3604 G06F11_362 G06F11_3668 覆盖20个领域

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