信息物理系统异常状态检测方法及相关组件

本申请涉及一种模型构建方法、多变量时间序列异常检测方法及相关组件，所属领域为系统异常检测技术领域，所述方法包括：初始化设备节点的可学习嵌入向量，基于可学习嵌入向量之间的相似度，确定第一超图结构的超边；基于近似离散优化机制，分别对第一超图结构中的设备节点和超边进行调整，得到第二超图结构；对可学习嵌入向量、第二超图结构和多变量时间序列进行建模，生成时空超图神经网络模型；结合时空超图神经网络模型和全连接神经网络，生成初始异常检测模型；利用目标数据集和均方误差损失函数，对初始异常检测模型进行训练及验证，以生成目标异常检测模型。本申请通可以提高检测效率和准确性。