发明专利已授权

一种基于超图注意力网络的时序异常检测方法及系统

📄 申请号：CN202311580493.6 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2023-11-24

公开号

CN117290800A

公开日

2023-12-26

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

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06N3_042 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_08 , G06N7_01 , G06F18_213 , G06F18_2321 , G06F18_25 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

图注意力网络人工智能算法图神经网络异常检测时序异常检测图注意力网络

应用场景

工业设备监控, 服务器运维监控, 金融交易风险监测, 网络安全异常检测, 物联网时序监测

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摘要

本发明公开了一种基于超图注意力网络的时序异常检测方法及系统，其方法包括如下步骤：对采集的多变量时间序列进行数据预处理；采用并行的超图注意力网络模型，对预处理后的多变量时间序列的空间维度和时间维度进行特征融合；将特征融合数据经过门控循环单元层，获取特征融合数据的序列模式，采用基于预测的模型和基于重建的模型的联合训练；将预测的值和重建的概率计算异常得分，判断多变量时间序列是否异常；本发明的超图注意力网络模型通过联合训练来优化目标，并且整合基于预测和基于重建的模型的优点，其中基于预测的模型采用Transformer预测子网络，能够有效的捕获上下文信息，对单时间戳的预测更加准确。

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

一种轨道运输机水平监测及自动调平系统

当前第 / 件

考虑弹性边界和大垂度影响的悬索自振分析方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2433)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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