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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江工業(yè)大學(xué)申請的專利基于稀疏注意力機(jī)制的儲能EMS異常用戶行為檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119202766B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411710157.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2321；該發(fā)明授權(quán)基于稀疏注意力機(jī)制的儲能EMS異常用戶行為檢測方法是由吳麒;蔡昌盛;葛其運(yùn);許大星;張寶康;郭方洪;張文安;王海倫;倪洪杰;仇翔設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于稀疏注意力機(jī)制的儲能EMS異常用戶行為檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于稀疏注意力機(jī)制的儲能EMS異常用戶行為檢測方法，根據(jù)用戶歷史的正常行為數(shù)據(jù)得到每一角色的標(biāo)準(zhǔn)行為模式集，將待檢測的用戶時序行為特征與所屬角色的標(biāo)準(zhǔn)行為模式集中最相似的標(biāo)準(zhǔn)行為基線進(jìn)行拼接，并將拼接后的樣本輸入基于稀疏注意力機(jī)制自編碼器，得到重構(gòu)的用戶時序行為特征，將重構(gòu)的用戶時序行為特征與閾值進(jìn)行比較，得到用戶行為異常檢測結(jié)果。本發(fā)明克服了現(xiàn)有用戶行為分析方法無法有效提取稀疏數(shù)據(jù)中的特征，方法檢測效率低、質(zhì)量差等問題。

本發(fā)明授權(quán)基于稀疏注意力機(jī)制的儲能EMS異常用戶行為檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于稀疏注意力機(jī)制的儲能EMS異常用戶行為檢測方法，其特征在于，所述基于稀疏注意力機(jī)制的儲能EMS異常用戶行為檢測方法，包括：從儲能EMS中提取用戶歷史的正常行為數(shù)據(jù)，對提取的正常行為數(shù)據(jù)按照時間窗口進(jìn)行劃分，并統(tǒng)計每一時間窗口內(nèi)不同時段下不同行為的頻率，得到表征用戶時序行為特征的稀疏矩陣；針對屬于相同角色的用戶時序行為特征，通過基于加權(quán)時序余弦相似度的聚類方法進(jìn)行聚類，將聚類結(jié)果中的每一個簇中心作為標(biāo)準(zhǔn)行為基線，組合所有標(biāo)準(zhǔn)行為基線得到屬于每一角色的標(biāo)準(zhǔn)行為模式集；對于一個待檢測的用戶時序行為特征，采用加權(quán)時序余弦相似度計算待檢測的用戶時序行為特征與所屬角色的每一標(biāo)準(zhǔn)行為基線之間的距離，并將待檢測的用戶時序行為特征與距離最小的標(biāo)準(zhǔn)行為基線沿維度進(jìn)行拼接，得到聯(lián)合數(shù)據(jù)樣本；構(gòu)建基于稀疏注意力機(jī)制自編碼器，所述基于稀疏注意力機(jī)制自編碼器的編碼器包括歸一化層和一層稀疏注意力層，所述基于稀疏注意力機(jī)制自編碼器的解碼器包括若干個多層感知機(jī)；將所述聯(lián)合數(shù)據(jù)樣本輸入所述基于稀疏注意力機(jī)制自編碼器，得到重構(gòu)的用戶時序行為特征，將所述重構(gòu)的用戶時序行為特征與閾值進(jìn)行比較，得到用戶行為異常檢測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區(qū)潮王路18號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。