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龙图腾网恭喜杭州鲁尔物联科技有限公司申请的专利单传感器异常检测方法、装置、计算机设备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：CN114417256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111580694.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权单传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由张军;胡辉;宋杰;江子君;郑增荣设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本单传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了单传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取传感器的测量值，以得到待检测数据；将所述待检测数据输入至异常检测模型内进行异常分数计算，以得到检测结果；输出所述检测结果；其中，所述异常检测模型是通过若干个有异常分数标签的传感器检测值作为样本集训练MCNN网络所得的。通过实施本发明实施例的方法可实现增强特征表达能力，提高异常预测准确率，且降低还原误差率。

本发明授权单传感器异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.单传感器异常检测方法，其特征在于，包括：获取传感器的测量值，以得到待检测数据；将所述待检测数据输入至异常检测模型内进行异常分数计算，以得到检测结果；输出所述检测结果；其中，所述异常检测模型是通过若干个有异常分数标签的传感器检测值作为样本集训练MCNN网络所得的；所述MCNN网络包括依序连接的输入层、转换层、卷积池化层、拼接层、反卷积池化层、全连接层以及输出层；所述异常检测模型是通过若干个有异常分数标签的传感器检测值作为样本集训练MCNN网络所得的，包括：获取若干个有异常分数标签的传感器检测值，以得到样本集；构建MCNN网络；利用所述样本集对所述MCNN网络进行训练，以得到训练结果；计算所述训练结果与异常分数标签的损失值；判断所述损失值是否趋于平稳；若所述损失值趋于平稳，则确定训练后的MCNN网络作为异常检测模型；若所述损失值不趋于平稳，则调整所述MCNN网络的参数，并执行所述利用所述样本集对所述MCNN网络进行训练，以得到训练结果；所述利用所述样本集对所述MCNN网络进行训练，以得到训练结果，包括：利用转换层对所述样本集提取原始数据以及多频率数据，并对所述样本集进行下采样，且采用VMD提取分解特征，以得到转换数据；将所述转换数据经过卷积池化层进行卷积、池化，并由拼接层进行拼接，以得到处理结果；对所述处理结果采用反卷积池化层进行反卷积，以得到反卷积结果；对所述反卷积结果采用全连接层进行全连接处理，以得到训练结果。

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