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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利多元时序数据异常事件诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN116628621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310395073.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多元时序数据异常事件诊断方法、装置、设备及存储介质是由何施茗;郭蒙;汤强;李妍;李文军;王进设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多元时序数据异常事件诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供多元时序数据异常事件诊断方法，包括：对多元时序中的原始数据进行预处理，得到各时刻的多元时间序列；根据各时刻的多元时间序列，将得到的时间编码、数值编码及位置编码融合，得到特征编码序列；将特征编码序列输入Informer预测模型，得到各时刻的预测值；根据预测值与对应时刻的真实值比较后得到的预测误差，得到异常分数；将异常分数与预设阈值进行比较，得到异常检测结果；根据异常检测结果确定的异常事件计算根因分数向量，基于所述根因分数向量诊断得到引起异常事件的异常指标。本申请通过时间编码嵌入提取时序数据的时间特征，将检测到的连续异常时间点确定为异常事件，提高对多元时序的检测效率和诊断准确度。

本发明授权多元时序数据异常事件诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.多元时序数据异常事件诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对多元时序中的原始数据进行预处理，得到各时刻的多元时间序列； S2、根据所述各时刻的多元时间序列，得到各时刻的时间编码、数值编码以及位置编码，并将所述时间编码、数值编码以及位置编码进行融合，得到特征编码序列； S3、将所述特征编码序列输入Informer预测模型，通过所述Informer预测模型得到各时刻的预测值； S4、将所述预测值与对应时刻的真实值进行比较，得到各时刻的预测误差，根据所述预测误差计算得到各时刻数据的异常分数； S5、将所述异常分数与预设阈值进行比较，根据比较结果得到各时刻数据的异常检测结果； S6、根据所述异常检测结果确定的异常事件计算根因分数向量，基于所述根因分数向量诊断得到引起异常事件的异常指标； 所述S6，包括： S61、基于所述异常检测结果确定异常事件； S62、根据所述异常事件，得到对应的异常分数矩阵； S63、在时间维度上，对所述异常分数矩阵进行求和处理，得到根因分数向量，所述根因分数向量中包括各指标对应的根因分数； S64、根据所述根因分数的大小进行排序，得到排序结果； S65、基于所述排序结果，将选取的所述根因分数对应的指标诊断为异常指标。

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