恭喜中国人民解放军国防科技大学范俊获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利无人机飞参数据异常检测及根因分析方法、装置和设备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：CN119916823B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510401755.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权无人机飞参数据异常检测及根因分析方法、装置和设备是由范俊;封琛;金光;龙志涛;陈思雅;刘金涛设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本无人机飞参数据异常检测及根因分析方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种无人机飞参数据异常检测及根因分析方法、装置和设备，克服了现有技术中异常检测和根因分析计算复杂度高、泛化误差大且算法准确度不高的缺陷，所述方法包括：获取无人机飞参数据中参数之间的因果关系；获取数据集；通过将图结构与因果关系相结合，以及对图神经网络的损失函数进行优化，对图神经网络进行训练；通过将二分类模型与参数之间的因果关系相结合，建立因果根因分析优化模型，并进行求解，将无人机异常定位至参数，找到异常发生的原因参数。本发明的方法步骤提升了飞参数据异常件测及根因分析模型解释的准确性，降低了计算复杂度。
本发明授权无人机飞参数据异常检测及根因分析方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种无人机飞参数据异常检测及根因分析方法，其特征在于，包括：步骤110：获取无人机高维高耦合的飞参数据中的参数之间的因果关系；步骤120：获得飞参数据的数据集，从所述数据集中抽样获取训练集和测试集；步骤130：构建基于图结构的图神经网络，基于所述参数之间的因果关系进行图聚合操作，并对图神经网络的损失函数进行优化，利用所述训练集对所述图神经网络进行训练，获得训练好的图神经网络；步骤140：将所述测试集输入训练好的图神经网络，对测试集中的飞参数据进行异常检测；步骤150：利用二分类模型和所述参数之间的因果关系建立因果根因分析优化模型；步骤160：通过求解所述因果根因分析优化模型，将判定为异常数据的飞参数据定位至参数，生成根因分析结果，找到异常数据发生原因的参数。
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