因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质

本公开涉及异常检测技术领域，尤其涉及一种因果驱动的反事实数据生成及其在异常检测中的应用方法、装置及存储介质。所述方法包括：根据系统监测变量，确定系统监测变量之间的因果关系，系统监测变量包括监测到的与系统的健康状态相关的多个监测变量；根据系统监测变量和因果关系，通过预设的神经网络模型确定部件级退化状态表征，部件级退化状态表征用于指示系统的多个部件各自的健康状态；根据部件级退化状态表征，生成符合因果关系的反事实数据，反事实数据用于异常检测模型的数据增强，异常检测模型用于对系统进行异常检测。本公开实施例通过因果驱动的反事实数据进行异常检测模型的数据增强，提高了异常检测模型的泛化能力和稳定性。