发明专利已授权

一种基于时空图注意力网络的工业时序数据异常检测方法

📄 申请号：CN202311065714.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-08-23

公开号

CN117272196B

公开日

2026-06-16

申请人

浙江工业大学

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 , G06F18_25 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

图注意力网络人工智能算法时序数据分析异常检测数据异常检测图注意力网络

应用场景

工业设备监控, 预测性维护, 工业过程控制, 智能制造

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摘要

本发明公开了一种基于时空图注意力网络的工业时序数据异常检测方法，包括以下步骤：1)构建传感器时序全连接图，将工业传感器数据节点两两相连构成完全图，节点表示传感器数据，边权重表示传感器之间的依赖关系；2)采用图卷积网络提取时序全连接图的空间信息生成空间特征向量；3)采用TimesNet提取时序全连接图的时间信息生成时间特征向量；4)采用时空图注意力网络将时间特征向量与空间特征向量进行融合；5)使用历史正常时序数据进行模型训练，将时空特征向量输入到全连接层中得到每个时间步的预测值；6)对于测试集中的异常数据，根据预测值和观测值之间的差异计算异常分数，通过Boxplot方法自适应计算异常数据的阈值。

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SeqGAN的深度强化学习数据增强防御方法和装置

当前第 / 件

一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法

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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