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龙图腾网获悉成都博智云创科技有限公司申请的专利一种联邦双正则化多误差融合时序异常检测方法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：CN120579050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511088222.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种联邦双正则化多误差融合时序异常检测方法是由蒋浩宇;杨博;陈晓亮设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦双正则化多误差融合时序异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能领域，涉及一种联邦双正则化多误差融合时序异常检测方法，包括：中央服务器初始化全局模型，得到全局模型参数，并将全局模型参数分发给多个本地客户端；多个本地客户端分别接收全局模型参数，并利用本地私有数据进行本地训练，得到本地模型参数；本地客户端分别基于对应的本地模型参数，在本地服务器进行多误差融合检测，得到动态融合异常评分；中央服务器接收多个本地客户端传回的本地模型参数，并对多个本地模型参数进行聚合，得到新的全局模型参数；基于新的全局模型参数，得到多个新的本地模型参数，直到全局模型收敛，得到最优全局模型参数；将最优全局模型参数分发给多个本地客户端；提升了检测精度与鲁棒性。

本发明授权一种联邦双正则化多误差融合时序异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种联邦双正则化多误差融合时序异常检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：中央服务器初始化全局模型，得到全局模型参数，并将全局模型参数分发给多个本地客户端；全局模型和本地模型均包括生成器网络、判别器网络和BiFA-LSTM预测器；全局模型参数和本地模型参数均包括生成器网络、判别器网络和BiFA-LSTM预测器的学习权重和偏置；生成器网络包括时序卷积自注意力模块和解码器；时序卷积自注意力模块包括并联的卷积层与多头自注意力模块；解码器包括多层时间卷积；判别器网络集成双梯度正则化策略，包括插值梯度惩罚和输入梯度幅值惩罚；BiFA-LSTM预测器包括双向LSTM与特征对齐注意力；插值梯度惩罚的表达式为： ； 其中，GP表示插值梯度惩罚；表示插值样本；表示第一惩罚系数；表示插值样本的数学期望；表示与插值样本相关的梯度算子；表示表示判别器网络对插值样本输出的置信度得分；表示欧氏距离； 输入梯度幅值惩罚的表达式为： ； 其中，IGMP表示梯度幅值惩罚；表示第二惩罚系数；表示从真实数据分布中采样的样本的数学期望；表示与真实数据相关的梯度算子；表示判别器网络对真实数据输出的置信度得分；表示真实数据；表示欧氏距离的平方； 步骤S2：多个本地客户端分别接收全局模型参数，并利用本地私有数据进行本地训练，得到本地模型参数； 步骤S3：本地客户端分别基于对应的本地模型参数，在本地服务器进行多误差融合检测，得到动态融合异常评分，包括：基于真实数据和生成数据，确定重构误差；基于生成数据的判别得分，确定判别误差；基于真实数据和预测数据，确定预测误差；对重构误差、判别误差和预测误差进行动态融合，得到动态融合异常评分； 步骤S4：中央服务器接收多个本地客户端传回的本地模型参数，并对多个本地模型参数进行聚合，得到新的全局模型参数； 步骤S5：基于新的全局模型参数，重复步骤S2到步骤S4，得到多个新的本地模型参数，直到全局模型收敛，得到最优全局模型参数；将最优全局模型参数分发给多个本地客户端。

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