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龙图腾网获悉清华大学申请的专利因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质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：CN119442104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411546090.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质是由吉吟东;王冲;李忠灿;董炜;孙新亚设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及异常检测技术领域，尤其涉及一种因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质。所述方法包括：根据系统监测变量，确定系统监测变量之间的因果关系，系统监测变量包括监测到的与系统的健康状态相关的多个监测变量；根据系统监测变量和因果关系，通过预设的神经网络模型确定部件级退化状态表征，部件级退化状态表征用于指示系统的多个部件各自的健康状态；根据部件级退化状态表征，生成符合因果关系的反事实数据，反事实数据用于异常检测模型的数据增强，异常检测模型用于对系统进行异常检测。本公开实施例通过因果驱动的反事实数据进行异常检测模型的数据增强，提高了异常检测模型的泛化能力和稳定性。

本发明授权因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法，其特征在于，所述方法包括： 根据系统监测变量，确定所述系统监测变量之间的因果关系，所述系统监测变量包括监测到的与系统的健康状态相关的多个监测变量； 根据所述系统监测变量和所述因果关系，通过预设的神经网络模型确定部件级退化状态表征，所述部件级退化状态表征用于指示所述系统的多个部件各自的健康状态； 根据所述部件级退化状态表征，生成符合所述因果关系的反事实数据，所述反事实数据用于异常检测模型的数据增强，所述异常检测模型用于对所述系统进行异常检测； 所述神经网络模型为图反褶积网络模型，所述根据所述系统监测变量和所述因果关系，通过预设的神经网络模型确定部件级退化状态表征，包括： 将所述系统监测变量和所述因果关系输入至预设的所述图反褶积网络模型中，输出得到所述部件级退化状态表征； 其中，所述图反褶积网络模型用于从所述系统监测变量和所述因果关系中提取所述部件级退化状态表征； 所述根据所述部件级退化状态表征，生成符合所述因果关系的反事实数据，包括： 根据所述部件级退化状态表征、所述系统运行工况变量和所述系统运行模式，通过预设的因果对抗式生成网络CGAN模型，生成符合所述因果关系的反事实数据； 其中，所述反事实数据包括仿真的系统监测参数、实际的所述系统运行工况变量、实际的所述系统运行模式和仿真的系统故障标签数据。

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