基于分层网络表征学习的工业设备事件检测方法及设备

摘要

本发明涉及一种基于分层网络表征学习的工业设备事件检测方法及设备，所述方法包括：获取待检测事件数据，通过一预训练的分层网络表征学习模型，获得属性表征和映射关系，从而获得与待检测事件对应的事件表征，将所得事件表征与所有正常和异常事件的簇心计算欧氏距离，将待检测事件归类为距离小的一类。与现有技术相比，本发明具有更强的异常检测能力和鲁棒性。