申请/专利权人：河南大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807543A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/25;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及数据异常检测技术领域，具体涉及基于多头图注意力网络的多元时间序列数据异常检测方法。方法包括：获取多元时间序列数据，基于多元时间序列数据的时间特性和变量关系，利用多头图注意力网络对所述多元时间序列数据进行处理，将处理后的数据与所述多元时间序列数据进行特征融合获得融全局映射特征；基于全局映射特征和时序卷积网络获得当前时刻的预测值，进而判断多元时间序列数据中是否存在异常数据。本发明提高了异常检测的准确性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于多头图注意力网络的多元时间序列数据异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取多元时间序列数据；基于所述多元时间序列数据的时间特性和变量关系，利用多头图注意力网络对所述多元时间序列数据进行处理，将处理后的数据与所述多元时间序列数据进行特征融合获得全局映射特征；基于所述全局映射特征和时序卷积网络获得当前时刻的预测值；基于所述预测值判断多元时间序列数据中是否存在异常数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南大学 基于多头图注意力网络的多元时间序列数据异常检测方法

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