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龍圖騰網獲悉福建師范大學申請的專利基于堆疊習慣化自編碼器的高維動態數據流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：CN115130600B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210794695.X，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權基于堆疊習慣化自編碼器的高維動態數據流異常檢測方法是由肖如良;黃若鶴;鄒利瓊;張仕設計研發完成，并于2022-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于堆疊習慣化自編碼器的高維動態數據流異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于堆疊習慣化自編碼器的高維動態數據流異常檢測方法，包括初始化階段和在線異常檢測階段；在初始化階段，通過采用靜態異常檢測算法對歷史數據進行異常檢測，生成異常候選集和正常數據，并利用正常數據生成的微聚類訓練堆疊習慣化自編碼器；在在線異常檢測階段，通過滑動窗口對動態數據流進行分隔，使用堆疊習慣化自編碼器對當前窗口數據和異常候選集進行數據降維，然后使用聯合概率密度估計器進行在線異常檢測，異常檢測產生真實的異常值、異常候選集和正常數據，正常數據用于持續更新堆疊習慣化自編碼器，異常候選集用于下一個窗口的異常檢測。該方法有利于提高高維動態數據流異常檢測效果，降低異常檢測時間。

本發明授權基于堆疊習慣化自編碼器的高維動態數據流異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于堆疊習慣化自編碼器的高維動態數據流異常檢測方法，其特征在于，包括初始化階段和在線異常檢測階段； 在初始化階段，通過采用靜態異常檢測算法對歷史數據進行異常檢測，生成異常候選集和正常數據，并利用正常數據生成的微聚類訓練堆疊習慣化自編碼器； 在在線異常檢測階段，通過滑動窗口對動態數據流進行分隔，使用堆疊習慣化自編碼器對當前窗口數據和異常候選集進行數據降維，然后使用聯合概率密度估計器進行在線異常檢測，異常檢測產生真實的異常值、異常候選集和正常數據，正常數據用于持續更新堆疊習慣化自編碼器，異常候選集用于下一個窗口的異常檢測； 所述堆疊習慣化自編碼器通過在堆疊自編碼器的基礎上添加習慣化自編碼器來構造；對于一個堆疊習慣化自編碼器，需要進行逐級構建，第一級是習慣化自編碼器，其包含三層結構： 其中，x是輸入數據，是投影數據，LN是習慣化激勵函數，g1是編碼層激勵函數，W1和b1是編碼層網絡參數，h是隱藏層數據，g2是解碼層激勵函數，W2和b2是解碼層網絡參數，是輸出數據； 在窗口結束后，對網絡模型和集合進行動態更新，以便對下一個窗口進行異常檢測；在當前窗口中，對正常數據進行相似度評估，對微聚類集合進行更新，更新公式如下： 其中，表示第i個微聚類中歷史數據數量，表示當前窗口中新加入到第i個微聚類的數量；表示第i個微聚類的均值，表示當前窗口中新加入到第i個微聚類中數據的均值；表示第i個微聚類的協方差矩陣，表示當前窗口中新加入到第i個微聚類中數據的協方差矩陣。

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福建師范大學，其通訊地址為：350007 福建省福州市倉山區上三路8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”。