摘要
本发明公开一种基于图异常检测的多渠道数据监控范围调整方法,涉及制造业数据监控技术领域。本发明使用深度学习技术识别多渠道数据当中出现的异常,充分利用了渠道数据间的管理关系,避免了人工筛选、简单统计导致的识别不准确问题,同时根据识别的异常自适应地调整数据监控的范围,使监控能自适应的聚焦到易发生异常的环节,提高对异常渠道数据的识别能力,高效、动态的监控制造业多渠道数据,维护产业链的循环畅通,适用于当今大规模产业链的监控应用,同时提高了监控的效率、聚焦能力,更好的维护产业链的稳定运行。
技术关键词
节点
重构误差
自动编码器
邻居
融合注意力机制
矩阵
解码器
渠道
多层感知器
线性阈值模型
融合时空信息
短距离
全局结构信息
数据监控技术
时序
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不锈钢管
数据预测模型
调控方法
预测工程数据
材料数据库
参数识别方法
线路
雅可比矩阵
潮流方程
协方差矩阵
强化学习环境
深度强化学习算法
神经网络模型
数学模型
节点