浙江工业大学吕明琪获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于大模型的多维时序数据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：CN121256653B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511824884.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于大模型的多维时序数据异常检测方法是由吕明琪;王磊;王飞;朱添田;陈铁明;李红林;严佳佳设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大模型的多维时序数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，具体涉及一种基于大模型的多维时序数据异常检测方法。本发明将原始多维时序数据映射到统一的尺度，再采用离散化方法将多维时序数据转化为多个单维的符号序列；利用正常状态的符号序列组成的集合对大模型底座进行微调；通过比对大模型的预测结果与真实数值之间的误差，得到每个单维时序数据在当前时刻的单维异常检测结果和全局异常检测结果。本发明通过将时序数据转化为符号序列，并通过微调已有的大模型底座实现对时序数据的异常检测，可利用大模型强大的泛化能力，克服传统小模型异常检测方法的跨场景能力不足的问题，实现在新场景中的少样本甚至零样本检测。
本发明授权一种基于大模型的多维时序数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多维时序数据异常检测方法，其特征在于，所述基于大模型的多维时序数据异常检测方法，包括： 将多维时序数据按维度分解为多个单维时序数据，对所有单维时序数据进行归一化； 将归一化后的单维时序数据转化为离散的符号序列； 利用正常状态的符号序列组成的集合对大模型底座进行微调； 将待预测的符号序列分别输入微调好的大模型，得到每个待预测的符号序列在当前时刻的符号预测结果； 将每个符号预测结果进行归一化，得到每个符号预测结果归一化后的预测值，并将每个预测值还原至单维时序数据尺度，得到每个单维时序数据在当前时刻的还原值； 基于每个单维时序数据在当前时刻的还原值和真实值，计算每个单维时序数据在当前时刻的预测误差； 将预测误差与预设的单维异常阈值进行比对，得到每个单维时序数据在当前时刻的单维异常检测结果； 基于每个单维时序数据在当前时刻的单维异常检测结果，得到当前时刻的全局异常检测结果。
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