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申请/专利权人：深圳市中亚通信技术有限公司

摘要：本发明提供一种电子配线架异常检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取各个电子配线架的原始状态数据，原始状态数据包括温度传感器数据、湿度传感器数据、烟雾传感器数据、电力数据和网络设备数据；将编码器、记忆单元、解码器和判别器进行串联，构建电子配线架异常检测模型；根据各个电子配线架的原始状态数据，基于电子配线架异常检测模型，计算各个电子配线架的异常分数；当存在电子配线架的异常分数大于预设分数时，输出警报信息。本发明不仅可以检测到传统的电力故障，还可以发现温度过高、湿度异常等隐藏的问题，提升了电子配线架异常检测的准确性。

主权项：1.一种电子配线架异常检测方法，其特征在于，多个电子配线架作为边缘端，云服务器作为云端，多个所述电子配线架均与所述云服务器通信连接，包括：S1：获取各个电子配线架的原始状态数据，所述原始状态数据包括温度传感器数据、湿度传感器数据、烟雾传感器数据、电力数据和网络设备数据；S2：将编码器、记忆单元、解码器和判别器进行串联，构建电子配线架异常检测模型；S3：根据各个电子配线架的原始状态数据，基于所述电子配线架异常检测模型，计算各个电子配线架的异常分数；S4：当存在电子配线架的异常分数大于预设分数时，输出警报信息；其中，S3具体包括：S301：通过所述编码器将各个电子配线架的原始状态数据映射到高维向量；S302：通过所述记忆单元，根据所述高维向量，输出隐藏向量；S303：通过所述解码器，根据所述隐藏向量，输出重构向量；S304：通过所述判别器，根据所述重构向量，并结合关联差异与数据差异，计算各个电子配线架的异常分数；其中，所述S304具体包括：S3041：根据所述重构向量，基于激活函数，计算各个电子配线架的状态异常值：s1＝SigmoidWsX+bs其中，s1表示状态异常值，Sigmoid表示Sigmoid激活函数，Ws表示异常计算权重系数，X表示重构向量，bs表示状态异常偏置项；S3042：根据各个电子配线架原始状态关联性参数以及重构向量关联性参数之间的差异，计算关联差异值：s2＝|c0-c1|其中，s2表示关联差异值，c0表示原始状态关联性参数，c1表示重构向量关联性参数；其中，原始状态关联性参数的计算方式为： 其中，c0i表示第i个电子配线架的原始状态关联性参数，cor0ij表示第i个电子配线架与第j个电子配线架的原始状态数据之间的关联度，n表示电子配线架的总数；其中，重构向量关联性参数的计算方式为： 其中，c1i表示第i个电子配线架的重构向量关联性参数，cor1ij表示第i个电子配线架与第j个电子配线架的重构向量之间的关联度；S3043：根据各个电子配线架原始状态与重构向量之间的差异，计算数据差异值：s3＝||X-x||2其中，s3表示数据差异值，X表示重构向量，x表示原始状态数据，||||2表示二范数计算；S3044：根据所述状态异常值、所述关联差异值和所述数据差异值，计算电子配线架的异常分数：s＝λ1s1+λ2s2+λ3s3其中，s表示异常分数，λ1表示状态异常值的权重系数，λ2表示关联差异值的权重系数，λ3表示数据差异值的权重系数。

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