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申请/专利权人：华侨大学;厦门市政工程有限公司

摘要：本发明公开了一种安全水设备异常的检测模型及异常检测的方法和设备，包括如下步骤：（1）获取安全水处理设备的历史特征数据；（2）对数据进行预处理，获取处理后的数据;（3）将数据集分为训练集、验证集和测试集；（4）将训练集分为两份，一份单独为有监督异常检测分类算法的训练集，一份单独为无监督异常检测算法的训练集;（5）对于有监督异常检测分类算法的训练集，采用FastDTW对异常数据进行过采样，构造异常类别平衡的数据集；（6）对于无监督异常检测算法的训练集，过滤掉训练集中的异常数据;（7）用有监督异常检测分类算法的训练集训练有监督GWO‑Randomforest异常检测算法；（8）用无监督异常检测算法的训练集训练无监督GAT‑DiffusionVAE异常检测算法。

主权项：1.一种安全水设备异常的检测模型，其特征在于，所述检测模型的构建过程具体包括以下步骤：（1）获取安全水处理设备的历史特征数据；具体的，获取多个传感器和执行器连续多天的数据，所述连续多天的数据包括正常数据和异常数据，根据所述连续多天的数据获取安全水处理设备的历史特征数据；（2）对数据进行预处理，获取处理后的数据;（3）将数据集分为训练集、验证集和测试集；（4）将训练集分为两份，一份单独为有监督异常检测分类算法的训练集，一份单独为无监督异常检测算法的训练集;（5）对于有监督异常检测分类算法的训练集，采用FastDTW对异常数据进行过采样，构造异常类别平衡的数据集；（6）对于无监督异常检测算法的训练集，过滤掉训练集中的异常数据;（7）用有监督异常检测分类算法的训练集训练有监督GWO-Randomforest异常检测算法；（8）用无监督异常检测算法的训练集训练无监督GAT-DiffusionVAE异常检测算法;（9）用预处理后的测试集首先进行基于GWO-Randomforest的有监督异常检测分类；将检测出异常的数据归类为已知异常，将检测出正常的数据进一步进行基于GAT-DiffusionVAE的无监督异常检测，将检测出的异常数据归类为未知异常，其余数据视为正常数据；测试模型，直至训练出来的模型符合要求，否则重新训练模型；其中，通过测试结果的准确率、精确率、Recall召回率、F1-score，判断模型是否合格。

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