发明专利已授权

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

📄 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。

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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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 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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