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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明涉及过程数据异常检测技术领域，公开了一种融合慢特征自编码器的过程数据异常检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1数据的获取和整合；步骤2数据预处理；步骤3建模训练；步骤4异常检测。本发明方法采用融合慢特征自编码器的过程数据异常检测方法，提高了异常检测的效果，能够准确的找出异常时间和异常变量，具有普遍性和通用性。
主权项：1.一种融合慢特征自编码器的过程数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1数据的获取和整合：获取工业生产过程中的过程数据，得到数据集，提取数据集中正常数据设置为训练集，提取数据集中异常数据设置为测试集，并且设置滑动窗口；其中正常数据是指确保工业生产的设定参数范围以内的数据，异常数据是指超出设定参数范围数据以外的数据；步骤2数据预处理：根据反应过程中过程变量的周期性波动，对其过程数据进行分解切片；步骤3建模训练：构建融合慢特征自编码器的过程数据异常检测模型，引入慢特征约束损失对模型进行训练；步骤4异常检测：计算模型重构数据与输入数据之间每一时刻数据的重构误差，完成对异常的检测和定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种融合慢特征自编码器的过程数据异常检测方法
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