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基于图注意力网络与LSTM自动编码模型的工业系统异常检测方法

Name: 基于图注意力网络与LSTM自动编码模型的工业系统异常检测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2021103192022
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110319202.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-25

公开号

CN113051822B

公开日

2024-09-24

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

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F119_02 ,

技术画像

所属领域

异常检测异常检测图注意力网络自编码器

应用场景

工业设备故障诊断, 预测性维护, 工业过程监控, 智能制造, 工业物联网

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摘要

一种基于图注意力网络与LSTM自动编码模型的工业系统异常检测方法，包括以下步骤：1)样本划分和标准化：采用滑动窗口将原始工业系统数据划分为样本；2)异常检测模型构建：采用图注意力网络和LSTM自动编码机构建异常检测模型；3)实时异常检测：基于重构误差计算异常程度分数，在此基础上进行异常状态判定。本发明采用自动编码机、以无监督的方式训练异常检测模型，无需提供异常标注样本；采用图注意力网络挖掘工业系统不同维度之间的关联，提升在复杂工业系统中的异常检测准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113051822B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：47 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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