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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利联合点级和序列级重构关联的轻量时间序列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：CN119337174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411277700.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权联合点级和序列级重构关联的轻量时间序列异常检测方法是由陈磊;唐嘉俊;邹莹;张红强;刘旭欣设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合点级和序列级重构关联的轻量时间序列异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合点级和序列级重构关联的轻量时间序列异常检测方法，所述异常检测方法，首先，利用两个仅带少量参数的两个MLP作为骨架，构造了一个轻量化纯MLP的双分支重构网络，来快速学习每个时间戳的局部关联性和全局关联性，并用局部关联和全局关联的差作为重构关联；接着，从点级和序列级两个互补视角同时执行关联性重构学习，通过互补学习弥补轻量化架构带来的不足；最后，提出了一种基于重构关联的异常评分机制，将点级重构关联和序列级重构关联相结合，准确识别时间序列中的显式异常和隐式异常。本发明的基于纯MLP架构轻量化时间序列异常检测方法，仅利用4个两层MLP来取得高速度和高精度，且能轻松部署在资源有限的物联网边缘设备上。

本发明授权联合点级和序列级重构关联的轻量时间序列异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种联合点级和序列级重构关联的轻量时间序列异常检测方法，其特征在于，所述异常检测方法，具体包括以下内容： 步骤S1，点级重构关联学习：构建由两个两层MLP组成的轻量化第一个双分支重构网络，从点级视角学习每个时间戳的局部关联和全局关联，并生成点级重构关联； 步骤S2，序列级重构关联学习：构建另一个轻量化纯MLP的双分支重构网络，与第一个双分支重构网络形成互补，从序列级视角学习每个时间戳的局部关联和全局关联，生成序列级重构关联； 步骤S3，基于重构关联的异常评分：结合点级和序列级重构关联生成每个时间戳的异常得分，并决定当前时间戳是否为异常； 所述步骤S3中，具体为： S3-1，将测试集中一个时间戳同时输入到点级和序列级重构关联学习中执行并行学习； S3-2，在点级重构关联学习和序列级重构关联学习中对第t个时间戳的M个变量进行并行化的关联性计算；计算完成后，分别生成第t个时间戳的M个重构关联值； S3-3，对每个重构关联学习中的M个重构关联值计算其平均值，生成时间戳t的点级重构关联和序列级重构关联； S3-4，联合点级重构关联和序列级重构关联生成第t个时间戳的异常分数，为： ； 其中，是预设参数，范围为[0~1]；当时，只考虑序列级重构关联；当时，只考虑点级重构关联；表示第m个变量上的点级重构关联，表示第m变量上的序列级重构关联； S3-5，当获得异常分数之后，通过下式确定第t个时间戳是否是异常： 其中，是预设阈值，范围从0到1；如果，表示第t个时间戳为异常；反之，第t个时间戳为正常。

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