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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种基于非平衡对抗训练卷积自编码器的异常检测方法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：CN117194994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311001301.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于非平衡对抗训练卷积自编码器的异常检测方法是由刘雨蒙;王碧聪;赵怡婧;王潮;万梓航设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非平衡对抗训练卷积自编码器的异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非平衡对抗训练卷积自编码器的异常检测方法，其步骤包括：1采集智慧城市应用中N个传感器产生的原始时序数据并汇总作为待测数据；2按数据产生的时间对待测数据进行划分，将同一采样时刻各传感器产生的时序数据作为一个N维的待测数据样本；3将各待测数据样本按时间排序并使用滑动窗口对排序后的各待测数据样本进行分段截取，得到L个时间子序列；4对每一时间子序列中的传感器数据两两计算相似性，形成一相似性矩阵；5将相似性矩阵输入基于非平衡对抗训练的卷积自编码器模型UGA‑CAE，计算得到每一时间子序列的异常得分；若异常得分超过设定阈值，则认为对应时间子序列内的各传感器数据均为异常数据。

本发明授权一种基于非平衡对抗训练卷积自编码器的异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非平衡对抗训练卷积自编码器的异常检测方法，其步骤包括： 1采集智慧城市应用中N个传感器产生的原始时序数据并汇总作为待测数据； 2按数据产生的时间对所述待测数据进行划分，将同一采样时刻各传感器产生的原始时序数据作为一个N维的待测数据样本； 3将各待测数据样本按照时间排序并使用滑动窗口对排序后的各待测数据样本进行分段截取，得到L个时间子序列；其中每一时间子序列包括多个待测数据样本； 4对每一所述时间子序列中的传感器数据两两计算相似性，形成一相似性矩阵； 5将所述相似性矩阵输入基于非平衡对抗训练的卷积自编码器模型UGA‑CAE，计算得到每一时间子序列的异常得分；若一时间子序列的异常得分超过设定阈值，则认为该时间子序列内的各传感器数据均为异常数据，并将该时间子序列对应的时间窗口的标号添加到异常检测结果集中；其中，所述卷积自编码器模型UGA‑CAE包含一个编码器E、主解码器D1和支持解码器D2；所述编码器E用于将输入的相似性矩阵M映射到特征空间中得到相似性矩阵Mmid并将其分别输入到主解码器D1、支持解码器D2；所述主解码器D1根据输入的相似性矩阵Mmid重构该相似性矩阵M得到所述支持解码器D2根据D1Mmid再次经过编码器E后的结果ED1Mmid重构得到然后计算该相似性矩阵M分别与的差异，将所得差异之和作为该相似性矩阵M对应的时间子序列的异常得分。

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