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发明专利
已授权
基于多子图融合的多元时间序列异常检测方法及系统
📄 申请号：CN202411157169.8
📄 发布日：2026/05/07
著录项目信息
申请日
2024-08-22
公开号
CN118691931A
公开日
2024-09-24
申请人
华东交通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_80
IPC 分类号
G06V10_80
,
G06V10_42
,
G06V10_44
,
G06V10_30
,
G06V10_82
,
G06N3_042
,
G06N3_0442
,
G06N3_0455
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
时间序列异常检测
人工智能算法
图神经网络
时间序列分析
异常检测
检测方法
时间序列异常检测
应用场景
智能运维, 工业设备监控, 金融风控, 网络异常检测, 系统健康监测
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摘要
本发明公开了基于多子图融合的多元时间序列异常检测方法及系统，该方法采用滑动窗口策略将去噪后的多元时间序列划分为多个子序列，将这多个子序列输入到特征提取模块进行特征提取，并将特征提取模块提取到的特征与去噪后的多元时间序列拼接，得到融合特征矩阵；对于融合特征矩阵，采用两种构建子图的方法分别得到多个子图；采用图神经网络和Transformer编码器将所得子图进行加权融合，得到融合后的图结构和特征表示；将融合后的图结构和特征表示输入到异常检测模型以进行时间序列异常检测。本发明可以良好的捕捉到时间序列中的动态变化和局部模式，将多个子图结构良好的融合，提高异常检测的能力。
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
高速列车离散分数阶积分终端滑模控制方法、设备及介质
当前第 / 件
模拟无人平台近不同约束环境飞行气动性能测试装置
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