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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利全MLP轻量架构下时频域协同的工业物联网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：CN119513551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411506375.5，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权全MLP轻量架构下时频域协同的工业物联网异常检测方法是由陈磊;刘旭欣;何庭钦;徐业鹏;邓杏叶;张红强设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本全MLP轻量架构下时频域协同的工业物联网异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全MLP轻量架构下时频域协同的工业物联网异常检测方法，该方法仅使用四个并行的两层MLP网络构建了具有高时效性和低资源消耗的轻量化全MLP架构，确保能在资源有限的工业场景中灵活应用；该架构从“局部到全局”和“全局到局部”两个角度构建了一个双分支重构学习过程；为了进一步提高准确性，每个分支的重构学习过程利用两个两层MLP网络来分别在时域和频域中进行重构学习，并利用重构一致性来对齐时域和频域，从而提升了全MLP架构的特征捕获能力；最后，设计了一种基于时频重构误差的异常评分方案，利用不同权重来融合双分支重构学习中得到的时频域重构误差，从而为每个时间戳生成一个最终异常得分，进而判断其是否为异常。

本发明授权全MLP轻量架构下时频域协同的工业物联网异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种全MLP轻量架构下时频域协同的工业物联网异常检测方法，其特征在于，所述异常检测方法从“局部到全局”和“全局到局部”两个角度构建一个双分支重构学习过程；每个分支的重构学习过程利用两个两层MLP网络分别在时域和频域中进行重构学习，并利用重构一致性对齐时域和频域；利用不同权重融合两个分支重构学习中得到的时频域重构误差，从而判定每个时间戳否为异常；具体包括以下步骤： 步骤S1，变量独立采样，为每个时间戳生成局部邻居和全局邻居； 步骤S2，局部到全局的时频域协同重构学习，作为全MLP框架的第一个重构学习分支；雇用一个基于实数的两层MLP网络在时域中执行“局部到全局”的重构学习；同时雇用另一个基于复数的两层MLP网络在频域中执行“局部到全局”的重构学习；利用时域和频域中全局重构值的一致性对齐时域和频域； 步骤S3，全局到局部的时频域协同重构学习，作为全MLP框架的第二个重构学习分支，应用一个基于实数的两层MLP网络在时域中执行“全局到局部”的重构学习；同时，应用另一个基于复数的两层MLP网络在频域中执行“全局到局部”的重构学习；利用时域和频域中局部重构值的一致性对齐时域和频域； 步骤S4，基于时频重构误差的异常评分，以双分支重构学习过程中得到的时频域重构误差为基础，利用不同权重融合两个误差为每个时间戳生成一个异常分数，判定其是否为异常。

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