一种基于群体智能的异常检测方法及系统

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一种基于群体智能的异常检测方法及系统
申请号:CN202510611450
申请日期:2025-05-13
公开号:CN120470493A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明涉及计算机技术和人工智能技术领域,公开了一种基于群体智能的异常检测方法及系统,其中,一种基于群体智能的异常检测方法包括:构建层次化群体记忆网络,并实现记忆衰减与增强机制,使重要异常模式在群体中得到强化记忆;对层次化异常特征应用注意力机制,识别并突出与异常相关的关键特征,并建立特征间的关联性分析;生成针对不同专业水平用户的多级异常解释,构建异常因果关系图谱;提供交互式假设验证接口,生成异常可能的发展路径预测;利用用户反馈作为奖励信号,使系统能够学习产生更符合用户需求的异常解释;本发明提高了长期异常的检测能力,对渐变型异常提高了检出率,能够提前发出预警。
技术关键词
异常检测方法 记忆 信息传递模块 特征提取模块 多头注意力机制 Q学习算法 交互式反馈系统 空间提取特征 卷积神经网络结构 策略 图谱 专业 异常检测系统 蒙特卡洛树 可视化方式 交互历史 存储模块 画像特征
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