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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利基于無跡卡爾曼濾波的時間序列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：CN115392381B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211048950.2，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權基于無跡卡爾曼濾波的時間序列異常檢測方法是由凌捷;伍冠潮;羅玉設計研發完成，并于2022-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于無跡卡爾曼濾波的時間序列異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及網絡安全技術領域，提出一種基于無跡卡爾曼濾波的時間序列異常檢測方法，其中包括以下步驟：從信息物理系統中的一個或多個設備接收時間序列數據，并對所述時間序列數據進行預處理；將經過預處理的時間序列數據輸入基于無跡卡爾曼濾波的神經網絡模型，由t時刻的時間序列預測得到t+1時刻的預測序列；將t+1時刻的預測序列與t+1時刻的測量值序列進行比對，若誤差值超出預設的閾值則判定為時間序列異常，否則判定為時間序列正常。本發明通過結合神經網絡的表達能力和無跡卡爾曼濾波最優估計的能力，具有可長期保持穩定誤差并能準確檢測出信息物理融合系統中傳感器數據的異常的優點。

本發明授權基于無跡卡爾曼濾波的時間序列異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于無跡卡爾曼濾波的時間序列異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、從信息物理系統中的一個或多個設備接收時間序列數據，并對所述時間序列數據進行預處理；所述時間序列數據包括t時刻設備的測量值xt和執行狀態向量ut； S2、將經過預處理的時間序列數據輸入基于無跡卡爾曼濾波的神經網絡模型，得到t+1時刻的預測序列； 其中，所述神經網絡模型包括： 第一子網絡，用于將所述測量值xt編碼為低維度的隱藏狀態向量zt； 第二子網絡，用于將所述測量值xt和執行狀態向量ut通過預設的卷積神經網絡編碼為中間隱藏狀態向量ht，并將所述中間隱藏狀態向量ht與所述隱藏狀態向量zt結合得到下一時刻t+1的預測狀態向量Yt+1； 第三子網絡，用于對所述預測狀態向量Yt+1進行解碼，得到預測測量值Xt+1； 和，無跡卡爾曼濾波模塊，用于根據所述預測測量值Xt+1，基于無跡卡爾曼濾波原理計算t+1時刻的預測序列； 所述方法還包括對所述神經網絡模型使用隨機梯度下降算法進行訓練，所述神經網絡模型轉換為： 式中，a_net·、b_net·、c_net·分別表示第一子網絡、第二子網絡和第三子網絡的輸出；x,ut-l+1；t表示[t-l+1,t]時間區間的點集，是第二子網絡的輸入值之一，包含測量值和執行狀態向量的序列；為t+1時刻的隱藏狀態預測誤差向量，為t+1時刻的測量重建誤差向量； S3、將t+1時刻的預測序列與t+1時刻的測量值序列進行比對，若誤差值超出預設的閾值則判定為時間序列異常，否則判定為時間序列正常。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。