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一种基于相关性分析和三维卷积的工控异常检测方法、系统、设备及存储介质

摘要

本发明涉及一种基于相关性分析和三维卷积的工控异常检测方法、系统、设备及存储介质,该方法以工控系统传感器和执行器数据作为目标数据。计算相邻时间采集到的目标数据之间的相关性,以确定最长序列长度,进一步根据最长序列长度确定RGB图的大小,计算观测数据的相关性并与序列长度列表对比得到粗粒度异常序列;根据序列长度列表得到不同长度的序列作为输入,利用改进的三维卷积神经网络从时空两个维度学习数据特征,深度解析数据关键信息点,从细粒度分析异常数据。本发明从粗粒度和细粒度两阶段分析工控数据,可以有效检测工控过程中的异常数据,实现异常检测准确率的提升。

著录项

  • 公开/公告号CN114595448B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.09.27

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202210247513.7

  • 申请日2022.03.14

  • 分类号G06F21/55(2013.01);G06V10/764(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06K9/62(2022.01);G06N3/04(2006.01);G06N3/08(2006.01);

  • 代理机构济南金迪知识产权代理有限公司 37219;

  • 代理人杨树云

  • 地址 250014 山东省济南市科院路19号

  • 入库时间 2022-11-28 17:50:01

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