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龙图腾网恭喜国能大渡河大数据服务有限公司申请的专利工控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：CN119916792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510421943.X，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权工控时序数据异常检测方法是由丁朋鹏;王骞;邓湘勤;倪瑞设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本工控时序数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及工控安全技术领域及计算机技术领域，公开了一种工控时序数据异常检测方法，包括：将新型自编码器、生成式对抗网络和自监督对比学习网络有效整合，新型自编码器通过融合长短期特征分析技术，利用改进的长短期记忆网络建模长期依赖，并结合时序卷积网络的因果卷积和扩张卷积提取短期特征，最后一层采用自注意力机制以精准定位时间序列中的关键特征。还引入了生成式对抗网络和自监督对比学习网络的动态双优化策略，来优化新型自编码器的参数，能够有效识别多种类型的污染数据，生成式对抗网络能够进一步学习时间序列特征并生成多样化的异常序列，显著提升了检测精度，从而不仅提高了异常检测的准确性，还增强了对复杂工控环境的适应性。

本发明授权工控时序数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种工控时序数据异常检测方法，其特征在于，应用于增强型神经网络框架，所述增强型神经网络框架包括新型自编码器和异常检测模块，所述新型自编码器包括具有互逆结构的新型编码器和新型解码器，所述新型编码器包括长短期记忆网络、时序卷积网络及自注意力机制模块；所述方法包括：获取待检测工控时序数据输入至所述增强型神经网络框架中，以通过所述增强型神经网络框架执行以下步骤实现数据异常检测：利用添加门控机制的长短期记忆网络中的各门，基于激活值动态调整因子，交叉验证待检测工控时序数据在各种数据污染情况下各门各自对应的最佳激活值，通过最佳激活值调整各门后输出长期依赖特征；利用所述时序卷积网络基于残差连接缩放因子，根据所述长期依赖特征动态调整所述时序卷积网络的残差部分的贡献后，输出短期特征；所述自注意力机制模块采用自注意力机制在所述短期特征中定位关键特征并输出，其中，输出的关键特征通过重建的时间序列及低维特征表示形式进行表征；所述新型解码器对所述关键特征进行反向解码得到待比对工控时序数据；所述异常检测模块通过比对所述待检测工控时序数据和所述待比对工控时序数据，得到异常检测结果。

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