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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利基于GCN-LSTM的工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115052304B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210573823.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W24/04；該發(fā)明授權(quán)基于GCN-LSTM的工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法是由楊強(qiáng);楊濤;汪金明;郝唯杰;王文海設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于GCN-LSTM的工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GCN?LSTM的工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法。該方法首先獲得工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)中的歷史數(shù)據(jù)并將其作為訓(xùn)練集；利用訓(xùn)練集并采用Spearman相關(guān)性分析方法，得到鄰接矩陣；利用T?distributedstochasticneighborembeddingTSNE方法得到傳感器數(shù)據(jù)的二維坐標(biāo)；通過(guò)鄰接矩陣和傳感器二維坐標(biāo)繪制工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)邏輯圖；提出將長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM內(nèi)嵌入圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN中的深度學(xué)習(xí)模型，并利用標(biāo)準(zhǔn)化后的訓(xùn)練集對(duì)其訓(xùn)練；利用訓(xùn)練后的模型進(jìn)行工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)。本發(fā)明以真實(shí)工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集為測(cè)試數(shù)據(jù)給出了具體的算法描述，并通過(guò)一系列的實(shí)驗(yàn)得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)基于GCN-LSTM的工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于GCN-LSTM的工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟1獲得工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)中的歷史數(shù)據(jù)并將其作為訓(xùn)練集，打上正?；蛘弋惓５臉?biāo)簽，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；2利用工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，采用Spearman相關(guān)性分析和t-distributedstochasticneighborembeddingTSNE降維方法，構(gòu)建工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣和邏輯圖；3采用工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集對(duì)基于GCN和LSTM的檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的分類器；所述步驟3具體為：a利用GCN提取空間特征，公式如下： 式中，l表示第l層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含第l層圖卷積層，第l層LSTM以及第l層殘差層；其中A表示鄰接矩陣，I表示單位矩陣；δ·表示激活函數(shù)；是A的度矩陣；Wl是第l層中GCN的權(quán)重矩陣；yG,l是第l層GCN的輸出；b利用LSTM提取時(shí)序特征，過(guò)程如下：yL,l＝LSTMlyG,l式中，LSTMl·表示第l層中的LSTM函數(shù)，yL,l是第l層LSTM的輸出；c殘差層用于將第l層的輸入和輸出相加，防止出現(xiàn)梯度消失或者梯度爆炸的問(wèn)題，具體公式如下：yL+G,l＝y(tǒng)L,l+yG,l式中，yL+G,l表示第l層的輸出；4實(shí)時(shí)采集工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將步驟2得到的工業(yè)傳感網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣和標(biāo)準(zhǔn)化后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入步驟3訓(xùn)練好的分類器中，輸出正?；蛘弋惓５姆诸悩?biāo)簽。

如需購(gòu)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(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號(hào)；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)”。