一种基于Diffusion模型的多变量时序异常检测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410784758.2

申请日：

2024-06-18

公开(公告)号：

CN118673434A

公开(公告)日：

2024-09-20

发明(设计)人：

廖茜游畅张文杰程学林

申请人：

浙江大学

申请人地址：

310063 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

IPC主分类号：

G06F18/2433

IPC分类号：

G06F18/241 G06F18/214 G06F18/21 G06F18/10 G06N3/0464 G06N3/08 G06F123/02

代理机构：

北京谦佑知识产权代理有限公司 32589

代理人：

尚秘

法律状态：

公开

国省代码：

浙江省杭州市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-09-20	公开	公开
2024-10-11	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/2433申请日:20240618

共 50 条

[1]

基于异常注意力和门控存储的多变量时序异常检测方法 [P].

孔续 ;

杨昆 ;

谭敏 ;

张建辉 ;

肖金成 ;

谢昊睿 .

中国专利 :CN118940180A ,2024-11-12

[2]

一种多尺度联合优化的多变量时序异常检测方法及系统 [P].

柳毅 ;

吴杰辉 ;

罗玉 ;

傅立宇 ;

朱鉴 .

中国专利 :CN118484756A ,2024-08-13

[3]

基于并行Transofmer-GRU的多变量时序异常检测方法及系统 [P].

李刚 ;

杨泽宇 ;

周鸣乐 ;

李敏 ;

韩德隆 .

中国专利 :CN115510975A ,2022-12-23

[4]

一种基于时空图结构学习下的多变量时序数据异常检测方法 [P].

韩佳新 ;

冶忠林 ;

肖玉芝 ;

霍宣蓉 ;

黄涛 ;

程盟 ;

雷超 ;

刘鸿凯 .

中国专利 :CN119885029A ,2025-04-25

[5]

一种基于图神经网络的多变量时序异常检测方法及系统 [P].

杨彬 ;

马廷淮 ;

荣欢 ;

黄学坚 .

中国专利 :CN117786374A ,2024-03-29

[6]

一种基于图神经网络的多变量时序异常检测方法及系统 [P].

杨彬 ;

马廷淮 ;

荣欢 ;

黄学坚 .

中国专利 :CN117786374B ,2024-05-14

[7]

基于多变量时序数据的工业物联网系统异常检测方法 [P].

徐小龙 ;

许晨旭 .

中国专利 :CN119363624A ,2025-01-24

[8]

一种图结构学习下的多变量时序数据异常检测方法 [P].

韩佳新 ;

冶忠林 ;

肖玉芝 ;

霍宣蓉 ;

黄涛 ;

程盟 ;

雷超 ;

刘鸿凯 .

中国专利 :CN119885028A ,2025-04-25

[9]

一种基于耦合网络的多变量时序数据异常检测方法 [P].

肖玉芝 ;

韩佳新 ;

冶忠林 ;

霍宣蓉 ;

黄涛 ;

金胜 ;

向洁萍 ;

张闯 .

中国专利 :CN119885027A ,2025-04-25

[10]

基于时频空图网络的多变量时序数据异常检测方法及装置 [P].

陈振娅 ;

边雪莹 ;

杨明 ;

吴晓明 ;

刘臣胜 ;

王鑫 ;

贺云鹏 ;

穆超 ;

吴法宗 ;

徐硕 .

中国专利 :CN120541737A ,2025-08-26

← 1 2 3 4 5 →