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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种面向航空传感器时序数据的异常检测框架构建方法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：CN116910610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202310776540.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种面向航空传感器时序数据的异常检测框架构建方法是由李学龙;杨昊;高君宇设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向航空传感器时序数据的异常检测框架构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向航空传感器时序数据的异常检测框架构建方法，构建整个时序数据异常检测模型，模型包括数据图像化模块、双分支学习模块以及自适应重采样模块；首先构建数据图像化模块，将输入的航空时序数据按照设置的长度等间隔采样，将采样后的时序数据转换成图像，其中横坐标为时序，纵坐标为采样值；双分支学习模块使用ResNet50作为骨干网络，其中一个分支作为表示器分支；另一个分支作为学习器分支；最后将模型推理自适应权重与逆采样权重结合，计算出每个样本的自适应重采样权重，重置下一个轮次双分支学习模块中学习器分支的自适应重采样权重。本发明一方面实现了时序数据使用基于计算机视觉的深度模型进行检测，另一方面提高检测的准确性。

本发明授权一种面向航空传感器时序数据的异常检测框架构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向航空传感器时序数据的异常检测框架构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：所述面向航空传感器时序数据的异常检测框架包括数据图像化模块、双分支学习模块以及自适应重采样模块；步骤2：构建数据图像化模块；将输入的航空时序数据按照设置好的长度等间隔采样，将采样后的时序数据转换成图像，其中横坐标为时序，纵坐标为采样值；步骤3：构建双分支学习模块；步骤3-1：将数据图像化模块得到的图像数据输入到双分支网络模块中；步骤3-2：双分支学习模块使用ResNet50作为骨干网络，其中一个分支对步骤3-1输入的图像数据进行均匀采样形成原始数据分布输入到ResNet50进行训练，作为表示器分支；另一个分支对步骤3-1输入的图像数据使用步骤4构建的重采样模块进行重采样，并将重采样后的训练集数据分布输入到ResNet50进行训练，作为学习器分支；其中，这两个分支共享骨干网络参数；步骤3-3：按照原始数据分布训练双分支学习模块的表示器分支，即所有图像数据在训练过程中具有相同的选取概率，得到表示器数据特征；步骤3-4：按照自适应重采样权重选取图像数据，训练双分支学习模块的学习器分支，得到学习器数据特征；步骤3-5：经过步骤3-3和3-4后，将数据的表示器特征和学习器特征进行拼接得到融合特征，并预测航空传感器的状态，状态分为正常和异常；步骤4：构建自适应重采样模块；步骤4-1：在每个训练轮次结束之后，在验证阶段，重新将所有的训练集样本送入双分支学习模块提取特征，并得出模型对于每个训练样本的置信度；步骤4-2：计算每个样本的模型推理自适应权重，模型对于样本的置信度越高，对应样本的采样权重越小；步骤4-3：将模型推理自适应权重与逆采样权重结合，计算出每个样本的自适应重采样权重，重置下一个轮次双分支学习模块中学习器分支的自适应重采样权重。

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