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龍圖騰網恭喜西華大學;衢州海易科技有限公司申請的專利基于動態圖注意力的物聯網時序數據異常檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118094427B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410201800.3，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于動態圖注意力的物聯網時序數據異常檢測方法及系統是由陳鵬;何鴻霞;單文煜;吳磊;任建華;李曦;陳娟;曹曙烽設計研發完成，并于2024-02-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態圖注意力的物聯網時序數據異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于動態圖注意力的物聯網時序數據異常檢測方法及系統，涉及計算技術領域，方法包括S1構建初始的異常檢測模型；S2獲取訓練數據集；S3利用訓練數據集對初始的異常檢測模型進行訓練優化，得到優化后的異常檢測模型；S4獲取待預測物聯網時序數據；S5利用優化后的異常檢測模型分析待預測物聯網時序數據的檢測結果；本方法解決了物聯網環境下多變量時間序列異常檢測的問題；克服了傳統Transformer和GNN的缺陷，提出了一種具有異常注意的Transformer獲取GNN參數的有效模；本異常檢測模型在實證研究中取得了先進的結果，提高了異常檢測的精度。

本發明授權基于動態圖注意力的物聯網時序數據異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于動態圖注意力的物聯網時序數據異常檢測方法，其特征在于，包括：S1、構建初始的異常檢測模型，異常檢測模型包括輸入層、線性分支、非線性分支和輸出層，輸入層的輸出作為線性分支和非線性分支的輸入，線性分支和非線性分支的輸出均作為輸出層的輸入，輸出層用于根據線性分支的輸出和非線性分支的輸出分析最終的預測結果，非線性分支從輸入到輸出依次包括帶有異常注意的特征提取模塊和動態圖神經網絡模塊，特征提取模塊用于提取輸入數據的時間特征矩陣，動態圖神經網絡模塊用于對時間特征矩陣進行動態建模和預測得到非線性預測結果；S2、獲取訓練數據集；S3、利用訓練數據集對初始的異常檢測模型進行訓練優化，得到優化后的異常檢測模型；訓練優化初始的異常檢測模型具體包括：①、訓練數據集的非線性數據傳入當前異常檢測模型的非線性分支，并進入②；訓練數據集的線性數據傳入當前異常檢測模型的線性分支，并進入⑤；②、非線性分支特征提取模塊對每個時間點的先驗關聯和序列關聯進行建模，計算出先驗關聯和序列關聯，通過特征提取模塊得到異常注意并構造出時間特征矩陣；③、圖結構學習層動態捕獲時間序列的時空特征，自適應生成鄰接矩陣；④、池化層的節點嵌入向量對圖神經網絡GNN進行軟聚類，通過重復疊加建立B個神經網絡塊，并輸出非線性分支訓練的結果B為大于1的正整數；⑤、通過建立回歸方程預測未來數據接著輸出線性分支訓練的結果⑥、將非線性分支的結果和線性分支訓練的結果進行加權整合計算出當前的異常檢測模型的損失；⑦、根據損失更新當前的異常檢測模型的模型參數，記為下一異常檢測模型；⑧、判斷是否完成預設的訓練次數，若是，則輸出下一異常檢測模型作為優化后的異常檢測模型，反之則令下一異常檢測模型作為當前異常檢測模型，并返回①；S4、獲取待預測物聯網時序數據；S5、利用優化后的異常檢測模型分析待預測物聯網時序數據的檢測結果。

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