基于深度学习的高维时序数据异常检测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411054333.2

申请日：

2024-08-02

公开(公告)号：

CN118885854A

公开(公告)日：

2024-11-01

发明(设计)人：

许建秋胡伟靳多思

申请人：

南京航空航天大学

申请人地址：

211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号

IPC主分类号：

G06F18/24

IPC分类号：

G06F18/214 G06N3/045 G06F18/21

代理机构：

青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙) 37283

代理人：

朱玉建

法律状态：

公开

国省代码：

江苏省南京市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-11-01	公开	公开
2024-11-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/24申请日:20240802

共 50 条

[1]

多元时序数据异常检测方法及系统 [P].

许万茹 ;

王欣磊 .

中国专利 :CN120578934A ,2025-09-02

[2]

一种基于深度学习的工控时序数据异常检测方法 [P].

张爱娟 ;

韩天龙 ;

王正波 ;

时蕴东 .

中国专利 :CN119249319A ,2025-01-03

[3]

时序数据异常检测模型的构建方法、异常检测方法及系统 [P].

冯佳骥 ;

潘甦 ;

池淼 .

中国专利 :CN119622579B ,2025-10-24

[4]

时序数据异常检测模型的构建方法、异常检测方法及系统 [P].

冯佳骥 ;

潘甦 ;

池淼 .

中国专利 :CN119622579A ,2025-03-14

[5]

基于多模态生成对抗网络的高维时序数据异常检测方法 [P].

许力 ;

李鹏辉 ;

林维 ;

周赵斌 .

中国专利 :CN118690304A ,2024-09-24

[6]

基于混合机器学习的运维时序数据异常检测方法及系统 [P].

彭雷 ;

高嵩峰 ;

傅湘玲 ;

刘春生 ;

王友军 ;

徐朗朗 ;

苗丛 .

中国专利 :CN114201374A ,2022-03-18

[7]

基于混合机器学习的运维时序数据异常检测方法及系统 [P].

彭雷 ;

高嵩峰 ;

傅湘玲 ;

刘春生 ;

王友军 ;

徐朗朗 ;

苗丛 .

中国专利 :CN114201374B ,2024-08-09

[8]

一种基于深度学习的数据异常检测方法、系统、设备及介质 [P].

刘芮辰 ;

戴学升 ;

訾强 ;

潘鲁川 ;

战宁 .

中国专利 :CN120995353A ,2025-11-21

[9]

基于时序数据异常检测的数据泄露检测方法及装置 [P].

张黎 .

中国专利 :CN117195273B ,2024-02-06

[10]

工业时序数据的学习融合与异常检测方法 [P].

冯钟灵 ;

李旭 ;

党鑫 ;

席梦男 ;

王志伟 .

中国专利 :CN120179654B ,2025-07-25

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