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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种数据多维异常的检测方法和系统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：CN117216664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311210287.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种数据多维异常的检测方法和系统是由杨凌;沈亚非;张陶;徐璎设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据多维异常的检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数据多维异常的检测方法和系统，方法包括：步骤S1:获取原始数据，判断所述原始数据是否为表格数据，若不是表格数据，则将所述原始数据转换为表格数据；步骤S2：将表格数据分为训练集和测试集并分别进行预处理；步骤S3：构建自编码器，并对所述自编码器的损失函数进行改进，实现将自编码器对输入数据由完全重构转换为适度重构；步骤S4：基于改进后的损失函数，通过所述训练集对自编码器进行训练，得到训练好的自编码器；步骤S5：将所述测试集输入训练好的自编码器，实现对多维表格数据中的异常点进行检测。本发明通过对自编码器的损失函数进行改进，使得改进后的自编码器对数据多维异常的检测效果较好。

本发明授权一种数据多维异常的检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种数据多维异常的检测方法，其特征在于：包括： 步骤S1：获取原始数据，判断所述原始数据是否为表格数据，若不是表格数据，则将所述原始数据转换为表格数据； 步骤S2：将所述表格数据分为训练集和测试集并分别进行预处理； 所述步骤S2中的预处理为归一化处理，公式为： 其中，xij表示归一化处理后表格中第j个维度上的第i个数据，表示原始表格中第j个维度上的第i个数据，m为数据的总维数，n为数据点的总个数； 步骤S3：构建自编码器，并对所述自编码器的损失函数进行改进，实现将自编码器对输入数据由完全重构转换为适度重构； 所述步骤S3中的自编码器为全连接自编码器，所述全连接自编码器包括编码器和解码器，所述编码器包括依次连接的输入层、编码层和隐藏层，所述解码器包括依次连接的隐藏层、解码层和输出层，全连接自编码器中每个层包括若干神经元，相邻层之间的神经元互相连接，输入层和输出层之间的神经元数量相等；其中，所述编码器用于对输入数据进行压缩，学习数据集内部的信息特征；所述解码器用于将压缩后的数据解码到输入数据的原始维度； 所述编码层的数量为若干层，所述解码层的数量为若干层，且编码层的数量和解码层的数量相等，所述编码层与解码层使用的激活函数为RELU函数； 所述步骤S3中对所述自编码器的损失函数进行改进，公式为： 其中，ω表示自编码器每一层之间的连接权重，b表示偏置值，xi＝xi1,xi2,...,ximT表示第i个输入数据，其对应的输出数据为λi表示输入数据集的特征值从大到小排序后的第i个，为其对应的重构结果；l表示数据集的本征维数；损失函数中的为重构误差项MSE，损失函数中的为重构抑制项；θ1,θ2＞0为重构误差项和重构抑制项在损失函数中的权重，β＞0用于限制自编码器对于数据集的重构程度； 步骤S4：基于改进后的损失函数，通过预处理后的训练集对自编码器进行训练，得到训练好的自编码器； 步骤S5：将预处理后的测试集输入训练好的自编码器，实现对多维表格数据中的异常点进行检测。

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