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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于蒸馏机制的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：CN114462617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111571914.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于蒸馏机制的数据异常检测方法是由邓方;朱佳琪;赵佳晨;郑豪;石翔;高峰;陈杰设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蒸馏机制的数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于蒸馏机制的数据异常检测方法，1：原始数据采集与预处理；2：将预处理的数据压缩编码，编码器将输入数据投影到隐空间得到初始隐藏向量；3：将初始隐藏向量输入隐空间中的聚合模块，得到地标向量以及各初始隐藏向量的权重向量，通过地标向量和权重向量得到与初始隐藏向量一一对应的约束隐藏向量；4：对约束隐藏向量进行蒸馏过滤，得到只包含正常模式特征的干净约束隐藏向量；5：将干净约束隐藏向量解码重构，得到与输入数据对应的重构数据；6：利用输入数据和与之对应的重构数据计算异常分数，设置异常阈值，异常分数超过异常阈值的样本即为异常样本；本发明可自适应地在训练过程中更新正常特征，异常检测准确度高。

本发明授权一种基于蒸馏机制的数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蒸馏机制的数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：所述方法用于处理各类一维数据，包括人体健康检测数据、网络攻击数据或设备传感器检测数据；步骤1：原始数据采集与预处理；原始数据的预处理工作包括删除连续丢失的数据，并对于非连续丢失的数据，根据前后数据插值填充，以及数据标准化；步骤2：将采集后经预处理的数据输入编码器进行压缩编码，编码器将输入数据投影到隐空间，得到隐空间中的初始隐藏向量；步骤3：将初始隐藏向量输入隐空间中的聚合模块，得到地标向量以及各初始隐藏向量的权重向量，通过地标向量和权重向量进而得到与初始隐藏向量一一对应的约束隐藏向量；所述地标向量即为特征原型向量或正常样本的聚类中心；步骤4：将地标向量与约束隐藏向量同时输入蒸馏模块，对约束隐藏向量进行蒸馏过滤，得到只包含正常模式特征的干净约束隐藏向量；步骤5：将干净约束隐藏向量输入到解码器进行解码重构，得到与步骤2中的输入数据对应的重构数据；步骤6：利用输入数据和与之对应的重构数据计算出重构误差，将重构误差和权重向量的熵的加权和作为异常分数，设置异常阈值，异常分数超过异常阈值的样本即为异常样本。

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