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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于設(shè)備行為識(shí)別圖的工業(yè)設(shè)備異常行為檢測(cè)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113887576B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(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：202111072086.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)基于設(shè)備行為識(shí)別圖的工業(yè)設(shè)備異常行為檢測(cè)方法是由王成;朱航宇;王朝棟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于設(shè)備行為識(shí)別圖的工業(yè)設(shè)備異常行為檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于設(shè)備行為識(shí)別圖的工業(yè)設(shè)備異常行為檢測(cè)方法，包括以下步驟：構(gòu)建當(dāng)前時(shí)刻的設(shè)備行為識(shí)別圖，該設(shè)備行為識(shí)別圖中節(jié)點(diǎn)為行為事件的屬性，邊為任意兩個(gè)屬性間的共現(xiàn)關(guān)系，每個(gè)邊具有一權(quán)重；引入初始權(quán)重機(jī)制、權(quán)重平滑機(jī)制、時(shí)間影響機(jī)制和周期影響機(jī)制，對(duì)所述設(shè)備行為識(shí)別圖的進(jìn)行權(quán)重變換；通過一事件表征提取器捕獲進(jìn)行權(quán)重變換后的所述設(shè)備行為識(shí)別圖的設(shè)備行為事件表征；將所述設(shè)備行為事件表征作為一經(jīng)訓(xùn)練的多層感知機(jī)的輸入，得到當(dāng)前工業(yè)設(shè)備存在異常行為的概率。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有提高攔截異常行為的準(zhǔn)確性和模型的魯棒性等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于設(shè)備行為識(shí)別圖的工業(yè)設(shè)備異常行為檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于設(shè)備行為識(shí)別圖的工業(yè)設(shè)備異常行為檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：構(gòu)建當(dāng)前時(shí)刻的設(shè)備行為識(shí)別圖，該設(shè)備行為識(shí)別圖中節(jié)點(diǎn)為行為事件的屬性，邊為任意兩個(gè)屬性間的共現(xiàn)關(guān)系，每個(gè)邊具有一權(quán)重；引入初始權(quán)重機(jī)制、權(quán)重平滑機(jī)制、時(shí)間影響機(jī)制和周期影響機(jī)制，對(duì)所述設(shè)備行為識(shí)別圖的進(jìn)行權(quán)重變換；通過一事件表征提取器捕獲進(jìn)行權(quán)重變換后的所述設(shè)備行為識(shí)別圖的設(shè)備行為事件表征；將所述設(shè)備行為事件表征作為一經(jīng)訓(xùn)練的多層感知機(jī)的輸入，得到當(dāng)前工業(yè)設(shè)備存在異常行為的概率；所述設(shè)備行為識(shí)別圖進(jìn)行權(quán)重變換的權(quán)重計(jì)算公式為： 其中，ωu,v為節(jié)點(diǎn)u和v間邊的權(quán)重，λu,v為節(jié)點(diǎn)u和v間邊的初始權(quán)重，S·表示平滑函數(shù)，κ·表示核函數(shù)，δ·表示周期函數(shù)，g為與邊u,v相關(guān)的用戶，th是邊u,v在時(shí)間t之前的出現(xiàn)時(shí)間；所述初始權(quán)重λu,v基于預(yù)訓(xùn)練詞向量確定，計(jì)算公式為： 其中，和分別代表詞向量和的第s維度的取值，詞向量和為節(jié)點(diǎn)u和v在預(yù)訓(xùn)練詞向量查詢獲得的對(duì)應(yīng)向量；所述平滑函數(shù)S·的表達(dá)為： 其中，α和θ為共同影響權(quán)重平滑程度的參數(shù)；所述核函數(shù)κ·的定義如下：κt-th：＝exp-βt-th其中，β為對(duì)時(shí)間衰減效應(yīng)產(chǎn)生不同強(qiáng)度影響的參數(shù)；所述事件表征提取器基于網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)算法構(gòu)建，所述網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)算法用于獲取所述設(shè)備行為識(shí)別圖中節(jié)點(diǎn)與向量表征的映射關(guān)系bi代表行為事件b中第i個(gè)字段；所述事件表征提取器捕獲的事件表征為二階特征的事件表征，表示為： 其中，為一階特征的事件表征，n為行為事件個(gè)數(shù)，bj代表行為事件b中第j個(gè)字段，εi、εj分別為第i、j個(gè)字段在生成事件表征過程中的權(quán)重，⊙表示Hadamard積；所述多層感知機(jī)訓(xùn)練時(shí)采用的損失函數(shù)表示為： 其中，y代表訓(xùn)練過程中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的真實(shí)標(biāo)簽，代表訓(xùn)練過程中將訓(xùn)練數(shù)據(jù)判斷為異常的概率，D是訓(xùn)練集，E代表訓(xùn)練集中每一個(gè)行為事件。

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