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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué);杭州瑞利超聲科技有限公司申請(qǐng)的專利面向?qū)ο蟮氖录罩井惓z測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120234752B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510729554.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)面向?qū)ο蟮氖录罩井惓z測(cè)方法及系統(tǒng)是由何志強(qiáng);孫笑笑;蔡政;俞東進(jìn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本面向?qū)ο蟮氖录罩井惓z測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種面向?qū)ο蟮氖录罩井惓z測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法設(shè)計(jì)了一種基于圖卷積自編碼模塊、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元的面向?qū)ο笫录罩井惓z測(cè)模型，圖卷積自編碼模塊提取對(duì)象為中心的事件日志中的事件之間對(duì)象屬性的依賴關(guān)系，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取面向?qū)ο蟮氖录罩局械拈L(zhǎng)期時(shí)序信息，雙向門控循環(huán)單元提取面向?qū)ο蟮氖录罩局械那昂笫录蕾囮P(guān)系，最終融合三個(gè)模塊的輸出獲得事件異常分?jǐn)?shù)。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)對(duì)面向?qū)ο蟮氖录罩具M(jìn)行事件級(jí)的異常檢測(cè)，且具有較高的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)面向?qū)ο蟮氖录罩井惓z測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種面向?qū)ο蟮氖录罩井惓z測(cè)方法，其特征在于，包括： S1、獲取待檢測(cè)的面向?qū)ο蟮氖录罩荆?duì)事件日志進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和屬性字段標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得每一行僅代表一個(gè)事件且每一列僅代表一個(gè)獨(dú)立屬性的目標(biāo)事件日志；所述面向?qū)ο蟮氖录罩緸閷?duì)象中心日志（Object-CentricEventLog，OCEL）； S2、從所述目標(biāo)事件日志中提取全部對(duì)象，每個(gè)對(duì)象關(guān)聯(lián)的所有事件按照事件時(shí)間戳先后組織為一條初始事件序列，然后將全部具有公共事件的初始事件序列以公共事件為連接節(jié)點(diǎn)合并為子圖，從而將所述目標(biāo)事件日志轉(zhuǎn)換為一系列子圖形式的過(guò)程實(shí)例； S3、將所述目標(biāo)事件日志和轉(zhuǎn)換得到的所有過(guò)程實(shí)例輸入事件日志異常檢測(cè)模型中，由圖卷積模塊、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊和雙向門控循環(huán)單元模塊三條預(yù)測(cè)分支分別進(jìn)行預(yù)測(cè)；其中所述圖卷積模塊以所有過(guò)程實(shí)例的子圖集合為輸入，通過(guò)圖卷積自編碼和圖卷積解碼獲得第一日志特征；所述長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊以所述目標(biāo)事件日志編碼得到的初始日志特征為輸入，將所有時(shí)間步的輸出特征通過(guò)注意力機(jī)制融合后，再與最后一個(gè)時(shí)間步的輸出特征拼接，獲得第二日志特征；所述雙向門控循環(huán)單元模塊以所述目標(biāo)事件日志編碼得到的初始日志特征為輸入，將所有正向時(shí)間步和反向時(shí)間步的輸出特征進(jìn)行拼接，獲得第三日志特征；最終由三個(gè)預(yù)測(cè)分支各自輸出的日志特征拼接后通過(guò)全連接層得到日志重構(gòu)特征，以每個(gè)事件在日志重構(gòu)特征和初始日志特征中的特征誤差作為該事件的異常分?jǐn)?shù)，進(jìn)而判定事件是否異常； 所述圖卷積模塊由圖卷積自編碼模塊和圖卷積解碼模塊級(jí)聯(lián)而成，所述圖卷積自編碼模塊采用兩層圖卷積層對(duì)所述子圖集合構(gòu)成的完整圖的節(jié)點(diǎn)特征矩陣進(jìn)行圖卷積編碼，得到圖結(jié)構(gòu)的全局特征，所述圖卷積解碼模塊采用單層的圖卷積層對(duì)圖結(jié)構(gòu)的全局特征進(jìn)行解碼，獲得與所述初始日志特征維度相同的第一日志特征； 所述長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊中，所有時(shí)間步的輸出特征需要拼接后經(jīng)過(guò)帶有tanh激活函數(shù)的全連接層計(jì)算每個(gè)時(shí)間步的注意力權(quán)重，然后通過(guò)Softmax函數(shù)對(duì)注意力權(quán)重進(jìn)行歸一化，并根據(jù)歸一化權(quán)重對(duì)所有時(shí)間步的輸出特征進(jìn)行加權(quán)融合，得到的融合特征通過(guò)全連接層降維，再與最后一個(gè)時(shí)間步的輸出特征拼接，獲得與所述初始日志特征維度相同的第二日志特征。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學(xué);杭州瑞利超聲科技有限公司，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號(hào)大街；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。