重庆大学范琪琳获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断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：CN116185694B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310208218.5，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法是由范琪琳;徐铭泽;熊志英;卢宇航;雷祥;李秀华;熊庆宇;文俊浩设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法，包括：S1，获取待测试的多元时间序列；S2，结合基本概率分配方法和谷本测量获取相似度矩阵；S3，利用基于注意力机制的重构模型重构相似度矩阵；S4，比较相似度矩阵和重构矩阵得到相似误差矩阵，将相似误差矩阵中异常元素数量作为对应时刻的异常分数；S5，若异常分数达到第一阈值则该时刻异常，据异常元素分布确定异常属性。基于基本概率分配与谷本系数的相似度矩阵计算方法实现了多元时间序列属性之间的可解释关系，注意力机制的重构模型加强了处理长时间、高维度数据的能力，以更好地描述长期的时间依赖关系，提高异常诊断的能力，能检出异常时刻和异常属性。
本发明授权一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取待测试的多元时间序列，表示t时刻N维属性向量矩阵，包括网络传输速率、网络TCP等待时间、每秒CPUIO等待时间，表示时间戳长度，； 步骤S2，结合基本概率分配方法和谷本测量方法获取每个时刻的N维属性向量矩阵的相似度矩阵； 步骤S3，利用基于注意力机制的重构模型重构每个时刻的相似度矩阵，获得每个时刻的重构矩阵； 步骤S4，比较每个时刻的相似度矩阵和重构矩阵得到该时刻的相似误差矩阵，依次判断相似误差矩阵中每个元素是否异常，统计相似误差矩阵中异常元素数量并将所述异常元素数量作为对应时刻的异常分数； 步骤S5，判断每个时刻的异常分数是否达到第一阈值，若达到第一阈值则认为该时刻的N维属性向量矩阵异常，进一步根据该时刻的相似误差矩阵中异常元素分布确定异常属性。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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