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龍圖騰網恭喜國能大渡河大數據服務有限公司申請的專利工控時序數據異常檢測方法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：CN119916792B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510421943.X，技術領域涉及：G05B23/02；該發明授權工控時序數據異常檢測方法是由丁朋鵬;王騫;鄧湘勤;倪瑞設計研發完成，并于2025-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本工控時序數據異常檢測方法在說明書摘要公布了：本申請涉及工控安全技術領域及計算機技術領域，公開了一種工控時序數據異常檢測方法，包括：將新型自編碼器、生成式對抗網絡和自監督對比學習網絡有效整合，新型自編碼器通過融合長短期特征分析技術，利用改進的長短期記憶網絡建模長期依賴，并結合時序卷積網絡的因果卷積和擴張卷積提取短期特征，最后一層采用自注意力機制以精準定位時間序列中的關鍵特征。還引入了生成式對抗網絡和自監督對比學習網絡的動態雙優化策略，來優化新型自編碼器的參數，能夠有效識別多種類型的污染數據，生成式對抗網絡能夠進一步學習時間序列特征并生成多樣化的異常序列，顯著提升了檢測精度，從而不僅提高了異常檢測的準確性，還增強了對復雜工控環境的適應性。

本發明授權工控時序數據異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種工控時序數據異常檢測方法，其特征在于，應用于增強型神經網絡框架，所述增強型神經網絡框架包括新型自編碼器和異常檢測模塊，所述新型自編碼器包括具有互逆結構的新型編碼器和新型解碼器，所述新型編碼器包括長短期記憶網絡、時序卷積網絡及自注意力機制模塊；所述方法包括：獲取待檢測工控時序數據輸入至所述增強型神經網絡框架中，以通過所述增強型神經網絡框架執行以下步驟實現數據異常檢測：利用添加門控機制的長短期記憶網絡中的各門，基于激活值動態調整因子，交叉驗證待檢測工控時序數據在各種數據污染情況下各門各自對應的最佳激活值，通過最佳激活值調整各門后輸出長期依賴特征；利用所述時序卷積網絡基于殘差連接縮放因子，根據所述長期依賴特征動態調整所述時序卷積網絡的殘差部分的貢獻后，輸出短期特征；所述自注意力機制模塊采用自注意力機制在所述短期特征中定位關鍵特征并輸出，其中，輸出的關鍵特征通過重建的時間序列及低維特征表示形式進行表征；所述新型解碼器對所述關鍵特征進行反向解碼得到待比對工控時序數據；所述異常檢測模塊通過比對所述待檢測工控時序數據和所述待比對工控時序數據，得到異常檢測結果。

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