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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于扩散模型的时间序列异常检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120470548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510975985.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于扩散模型的时间序列异常检测方法及系统是由徐丽娟;李岩松;赵大伟;于福强;周洋;李鑫;宋维钊;仝丰华;陈川设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的时间序列异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于扩散模型的时间序列异常检测方法及系统，属于时间序列异常检测技术领域，方法包括：获取多维时间序列数据；对多维时间序列数据进行多尺度卷积和分块操作，获得多个大小固定的特征块；在时间序列中逐步为特征块添加噪声，建模时间序列的分布，获得加噪融合特征图；构建基于滑动窗口局部注意力的，将加噪融合特征图作为输入，经过多时间步不断迭代去噪，生成无噪声的特征图，并通过卷积层映射为重构时间序列；基于重构时间序列计算异常得分并将其与设定阈值进行比较，得到异常检测结果。本发明能够有效对时序依赖关系进行建模，在不失精度的同时有效降低计算复杂度，提高轻量化程度。

本发明授权基于扩散模型的时间序列异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型的时间序列异常检测方法，其特征在于，包括： 获取多维时间序列数据； 对多维时间序列数据进行多尺度卷积和分块操作，获得多个大小固定的特征块，每个特征块表示时间序列的局部特征； 在时间序列中逐步为特征块添加噪声，建模时间序列的分布，获得加噪融合特征图； 构建基于滑动窗口局部注意力的，将加噪融合特征图作为输入，经过多时间步不断迭代去噪，生成无噪声的特征图，并通过卷积层映射为重构时间序列； 基于重构时间序列计算异常得分并将其与设定阈值进行比较，得到异常检测结果； 基于滑动窗口局部注意力的包括依次连接的线性归一化层、扩展与变换层和基于滑动窗口的局部注意力层； 无噪声的特征图的生成过程，具体包括： 基于线性归一化层，对加噪融合特征图中每个token内部的所有通道维度进行归一化，生成标准加噪融合特征图； 对时间步嵌入表示进行尺度和偏移操作后，与标准加噪融合特征图一起输入至扩展与变换层进行线性变换，生成增强加噪融合特征图； 基于滑动窗口的局部注意力层，在局部注意力约束中引入稀疏掩码并更新特征图； 通过噪声预测网络预测出当前时间步的噪声项，基于预测结果更新上一个时间步的特征图； 通过多时间步的逐步迭代去噪，最终生成无噪声的特征块集合并将其重新拼接为无噪声的特征图，通过卷积层映射为重构时间序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。