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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于弱监督集成的多元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：CN116522138B 。

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：202310441636.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于弱监督集成的多元时间序列异常检测方法及系统是由王宏志;宋亦宸;丁小欧设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督集成的多元时间序列异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于弱监督集成的多元时间序列异常检测方法及系统，具体涉及一种基于弱监督集成的多元时间序列异常检测方法及系统，为了解决时间序列异常检测方法导致异常检测效果差、准确率低，以及人力成本高，难以适应业务和产品特性变化的问题。它利用不同时间序列异常检测算法检测训练集，得到对应的异常分数，提取训练集中任意两条时间序列的相关性，得到相关性特征，合并每条多元时间序列的异常分数和对应的相关性特征，作为当前多元时间序列的新特征，利用XGBoost算法对每条多元时间序列的新特征进行异常检测，输出对应多元时间序列是否为异常时间序列，得到异常检测器，利用异常检测器直接对多元时间序列进行检测。属于序列异常检测领域。

本发明授权一种基于弱监督集成的多元时间序列异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督集成的多元时间序列异常检测方法，其特征在于：它包括以下步骤： S1、获取若干的电网油色谱数据的多元时间序列，对多元时间序列进行数据增强，自动生成违反不同约束类型的异常时间序列，异常时间序列为获取的多元时间序列的一部分，则将剩余的多元时间序列作为正常时间序列，根据异常时间序列和正常时间序列得到异常比例平衡的训练集； 对多元时间序列进行数据增强，自动生成违反不同约束类型的异常时间序列，具体为： 要求电网油色谱数据中的氢气浓度和甲烷浓度比值始终不超过7，根据数据增强将氢气浓度和甲烷浓度比值设置为超过7，得到的多元时间序列即为异常油色谱数据； S2、利用不同的时间序列异常检测算法对训练集进行检测，得到每条多元时间序列在每个时间序列异常检测算法下的异常分数； S3、利用CoFlux系数作为衡量标准提取训练集中任意两条时间序列的相关性，将相关性转换为向量，得到相关性特征； 所述S3还包括： 根据某两条时间序列的相关性构建当前两条时间序列的线性模型，基于线性模型获得当前两条时间序列的函数，将函数作为约束异常检测的约束规则； S4、将每条多元时间序列的异常分数和对应的相关性特征进行合并，作为当前多元时间序列的新特征； S5、将每条多元时间序列的新特征输入XGBoost算法内进行训练，输出对应多元时间序列是否为异常时间序列，直至检测结果的准确率基本不变，得到训练好的异常检测器； S6、获取待检测的多元时间序列，将多元时间序列输入训练好的异常检测器内，输出对应多元时间序列是否为异常时间序列。

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