公开(公告)号：CN119272198A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411427645.3

申请日：2024-10-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 谭泽宇 ,  詹行 ,  黄永明 ,  徐莹

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N7/01 ,  G06N5/02 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的多元时间序列异常检测方法，属于数据异常检测领域，通过贝叶斯网络与Graphormer模型相关算法，对工业数据库与通信吞吐量数据中的异常数据进行清洗，有效提工业运营效率和通信数据安全。对于多元时间序列具有更高的准确率、普适性广，采用机器学习的方法能够对于不同种类的工业数据进行检测，不需要限制数据特点、实时性强，能够实时检测和动态更新数据异常情况，及时发现网络问题。