南京工程学院邱鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利基于混合深度神经网络的天然气管道异常检测方法和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：CN115713095B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211500137.4，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权基于混合深度神经网络的天然气管道异常检测方法和系统是由邱鹏;刘汉忠;黄陈蓉;黄晓华设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于混合深度神经网络的天然气管道异常检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合深度神经网络的天然气管道异常检测方法和系统，其中方法包括归一化天然气管道的特征数据，得到输入特征值；根据输入特征值构建栈式稀疏去噪自编码器深度神经网络模型作为第一混合深度神经网络；根据输入特征值构建代价函数，以代价函数进行第一混合深度神经网络的无监督特征学习，得到第二混合深度神经网络；添加监督分类器至第二混合深度神经网络，得到第三混合深度神经网络；将输入特征值输入至第三混合深度神经网络，得到输出特征值；利用监督分类器计算输出特征值的最大概率值；缩小输出特征值的最大概率值与标签的差值。本发明能够在遭到入侵攻击或发生异常时提高异常检测精度，降低异常检测的假阳性率。
本发明授权基于混合深度神经网络的天然气管道异常检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合深度神经网络的天然气管道异常检测方法，其特征在于，包括： 归一化天然气管道的特征数据，得到输入特征值； 根据输入特征值构建栈式稀疏去噪自编码器深度神经网络模型作为第一混合深度神经网络； 根据输入特征值构建代价函数，以代价函数进行第一混合深度神经网络的无监督特征学习，得到第二混合深度神经网络； 添加监督分类器至第二混合深度神经网络，得到第三混合深度神经网络； 将输入特征值输入至第三混合深度神经网络，得到输出特征值； 根据标签的值定义输出特征值；其中，输出特征值中属于标签值为0的数据为正常数据，属于标签值为r的数据被定义为异常数据，r为大于0的整数； 利用监督分类器计算输出特征值的最大概率值； 训练第三混合深度神经网络，以缩小输出特征值的最大概率值与标签的差值。
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