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申请/专利权人：陕西千山航空电子有限责任公司
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络的飞参数据检测方法、系统、设备及介质，方法包括构建传感器组的基础图结构；按照时间轴对基础图结构分割得到多个子结构图，提取每个子结构图中每个传感器中每个时间片段对应的一维时序特征；采用时序图神经网络GDN，依据共享权重和注意力系数，加权计算得到每个子结构图中每个传感器在下一时刻的一维时序特征；对每个传感器在下一时刻的一维时序特征进行解码，得到传感器在下一时刻的预测值；计算采集的飞参数据中每个传感器的真实数据与预测值的差值，根据差值对传感器正常或异常判断。本发明可以解决现有技术中利用多维时序数据进行飞参数据异常检测时存在的缺少异常标签数据和传感器间相关性复杂的问题。
主权项：1.一种基于图神经网络的飞参数据检测方法，其特征在于，包括：S1、基于传感器组的相似性矩阵，构建传感器组的基础图结构，所述基础图结构中包括多个传感器；S2、依据给定的时间窗口，按照时间轴对所述基础图结构分割，得到多个子结构图，提取每个所述子结构图中每个所述传感器中每个时间片段对应的一维时序特征；S3、采用时序图神经网络GDN，依据给定的共享权重和每个所述传感器与其连接的每个所述传感器间的注意力系数，进行加权计算得到每个所述子结构图中每个所述传感器在下一时刻的一维时序特征；S4、对每个所述传感器在下一时刻的一维时序特征进行解码，得到每个所述传感器在下一时刻的预测值；S5、计算采集的飞参数据中每个所述传感器的真实数据与所述预测值的差值，如果所述差值在设定误差范围内，则该所述传感器正常，如果所述差值在设定误差范围外，则该所述传感器异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西千山航空电子有限责任公司 基于图神经网络的飞参数据检测方法、系统、设备及介质
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