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龍圖騰網獲悉宏景科技股份有限公司申請的專利一種基于自適應深度表征學習的工業物聯網設備無監督異常檢測方法、系統、設備及介質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：CN120086775B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510559582.5，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于自適應深度表征學習的工業物聯網設備無監督異常檢測方法、系統、設備及介質是由蔡皇伯;胡新;姚占兵;劉洋設計研發完成，并于2025-04-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自適應深度表征學習的工業物聯網設備無監督異常檢測方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及技術領域，公開一種基于自適應深度表征學習的工業物聯網設備無監督異常檢測方法、系統、設備及介質，通過整合設備狀態、健康監測、能源消耗等多源數據，利用GCN+TCN的級聯結構實現時空特征的端到端聯合建模，在工業物聯網場景中實現無監督多模態融合的異常檢測。對于每種監測指標數據，分別通過時空特征提取模型和獨立鑒別器進行初步異常檢測，再通過聯合鑒別器對所有指標的檢測結果進行綜合判斷，生成最終異常檢測結果。引入基于MAD的自適應動態閾值機制，顯著降低誤報率，有效提升異常檢測的魯棒性和準確性，能夠靈活處理高維數據，適應設備動態變化并識別未知異常，為工業物聯網設備的智能運維提供高效、可靠的解決方案。

本發明授權一種基于自適應深度表征學習的工業物聯網設備無監督異常檢測方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應深度表征學習的工業物聯網設備無監督異常檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待測工業物聯網設備的實時監測數據和設備拓撲數據，其中，實時監測數據包括至少兩種監測指標數據； 根據待測工業物聯網設備的實時監測數據和設備拓撲數據，對于每種監測指標數據，分別通過時空特征提取模型，得到每種監測指標的時空特征； 根據每種監測指標的時空特征，分別通過獨立鑒別器，得到待測工業物聯網設備在每種監測指標下的異常檢測情況； 根據待測工業物聯網設備在每種監測指標下的異常檢測情況，通過聯合鑒別器，得到待測工業物聯網設備的最終異常檢測情況； 其中，時空特征提取模型包括GCN模塊、TCN模塊，GCN模塊包括注意力機制，TCN模塊包括擴張因果卷積層和殘差塊堆疊， 所述根據待測工業物聯網設備的實時監測數據和設備拓撲數據，對于每種監測指標數據，分別通過時空特征提取模型，得到每種監測指標的時空特征，包括： 根據待測工業物聯網設備的實時監測數據和設備拓撲數據，對于每種監測指標數據，分別通過對應時空特征提取模型的GCN模塊，利用注意力機制融合設備拓撲數據，得到每種監測指標的空間特征； 根據每種監測指標的空間特征，分別通過對應時空特征提取模型的TCN模塊，得到每種監測指標的時序隱藏表示； 融合每種監測指標的空間特征和時序隱藏表示，得到每種監測指標的時空特征。

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