买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于VAE与关联差异的多元时序数据异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119783010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510273266.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于VAE与关联差异的多元时序数据异常检测方法是由王浩栋;张华熊设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VAE与关联差异的多元时序数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VAE与关联差异的多元时序数据异常检测方法，通过引入关联差异，使模型能够有效捕捉时间序列中的异常变化本质，关联差异的计算使得模型能够量化变量之间的关联程度变化，从而更加精准地区分正常和异常状态。同时，本发明使用变分自编码器对时间序列进行重构，可以学习数据的分布规律，并找出最能代表数据本质特征的因素。通过进一步对重构后的时间序列学习其关联差异，本发明模型的异常区分能力得到了增强和泛化。此外，本发明结合均方误差、KL散度和关联差异作为判断异常的标准，大大提升了模型对异常的检测能力。

本发明授权一种基于VAE与关联差异的多元时序数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VAE与关联差异的多元时序数据异常检测方法，包括如下步骤： 1获取多元时序数据并对其进行预处理，以获得适合模型训练的清洁数据集，进而将数据集划分成训练集和测试集；所述多元时序数据为来自于SMAP数据集关于土壤湿度的多元时间序列数据； 2建立基于VAE和关联差异机制的异常检测模型，其包括： 关联差异模块，用于捕捉多元时序数据中的时间依赖性，计算多元时序数据的关联差异，作为异常检测的指标的一部分； 重构模块，用于将关联差异模块输出的特征向量映射到潜空间以捕捉其潜在特征，之后在潜空间中随机采样得到重构时序数据； 随机关联差异模块，用于捕捉重构时序数据中的时间依赖性，计算重构时序数据的关联差异，以进一步提高模型的异常检测识别能力； 所述重构模块首先利用降维卷积层将关联差异模块输出的特征向量映射到潜空间以拟合隐变量近似后验分布的均值和方差，从而得到隐变量的近似后验分布即潜在特征，进而利用升维卷积层在潜空间中采用重参数化技术随机采样得到最终的隐变量即作为重构时序数据； 3利用训练集的多元时序数据对上述模型进行训练，采用重构误差和关联差异损失作为模型训练的目标； 4将测试集的多元时序数据输入至训练好的模型中得到对应的关联差异，根据关联差异和重构误差通过以下公式计算出多元时序数据中每个时间点的异常得分； 其中：X表示多元时序数据，表示重构时序数据，为X的异常得分序列，序列中每个元素值即对应多元时序数据中每个时间点的异常得分；AssDisP,S；X为多元时序数据X的关联差异，为重构时序数据的关联差异，重构误差由两部分组成即X与的均方误差和KL散度KLD，⊙表示元素级乘法，Softmax表示Softmax函数； 5将多元时序数据中每个时间点的异常得分与设定的阈值进行比较，若超过阈值即判定为异常，以此识别出多元时序数据中的异常时间点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道下沙高教园区2号街928号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。