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龍圖騰網獲悉同濟大學申請的專利基于分層網絡表征學習的工業設備事件檢測方法及設備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：CN113887578B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202111072239.6，技術領域涉及：G06V10/74；該發明授權基于分層網絡表征學習的工業設備事件檢測方法及設備是由王成;朱航宇設計研發完成，并于2021-09-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于分層網絡表征學習的工業設備事件檢測方法及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于分層網絡表征學習的工業設備事件檢測方法及設備，所述方法包括：獲取待檢測事件數據，通過一預訓練的分層網絡表征學習模型，獲得屬性表征和映射關系，從而獲得與待檢測事件對應的事件表征，將所得事件表征與所有正常和異常事件的簇心計算歐氏距離，將待檢測事件歸類為距離小的一類。與現有技術相比，本發明具有更強的異常檢測能力和魯棒性。

本發明授權基于分層網絡表征學習的工業設備事件檢測方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于分層網絡表征學習的工業設備事件檢測方法，其特征在于，該方法包括： 獲取待檢測事件數據，通過一預訓練的分層網絡表征學習模型，獲得屬性表征和映射關系，從而獲得與待檢測事件對應的事件表征，將所得事件表征與所有正常和異常事件的簇心計算歐氏距離，將待檢測事件歸類為距離小的一類； 所述分層網絡表征學習模型的構建具體包括： 獲取離散化的工業設備事件數據，所述工業設備事件數據帶有異常事件或正常事件的標簽； 構建包括事件層、屬性層及其映射關系的分層網絡，針對工業設備事件數據中每一個事件，將事件的唯一標識符置入事件層，將事件中每個屬性置入屬性層，引入圖神經網絡來對屬性層進行嵌入，屬性視作節點，屬性的共現關系視作邊； 基于所述分層網絡，采用網絡表征學習算法進行學習，訓練獲得所述分層網絡表征學習模型； 所述分層網絡表征學習模型訓練時采用的損失函數表示為： L＝Ls+Lc+Lreg 其中，L為總體損失，Ls為結構損失，Lc為分類損失，Lreg為正則化損失； 所述結構損失表示為： 其中，E代表屬性層中屬性之間所有共現關系的集合，e代表可以觀察到的屬性對，e'代表不可以觀察到的屬性對，σ函數是sigmoid函數，函數s用于區分觀察到的屬性對和不可以觀察到的屬性對； 所述函數s的表達式為： 其中，符號⊙代表hadamard積操作，和代表屬性u和v的屬性表征； 所述分類損失的表達式為： 其中，C代表所有的事件集合，Dci,cj表示兩個事件集合ci、cj之間的距離，所述事件集合以事件簇中心為代表； 所述正則化損失的表達式為： 其中，εi代表事件第i個屬性的權重，n為事件的屬性個數。

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同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239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”。