【技术实现步骤摘要】
本申请涉及多维时间序列异常检测方法领域，尤其是涉及一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法及系统。
技术介绍
1、在电子行业中，陶瓷电容是一种广泛使用的电子元件，其性能和质量直接影响到整个电子设备的工作稳定性。因此，对陶瓷电容进行严格的检测是保证其质量和性能的重要环节。然而，现有的陶瓷电容异常检测方法主要依赖人工操作和分析，不仅效率低下，而且容易出错。
2、此外，近年来基于深度学习的异常检测算法被提出并展现了较好的性能，相较于传统的异常检测算法，其主要的优势是可以从更多的数据中更好地学习非线性的复杂特征。然而，缺乏可解释性仍旧是在实践中采用深度学习模型的重大障碍之一。现有的解释方法通常用于监督学习模型，而无监督的深度学习模型通常无法满足异常检测的可解释需求。深度学习模型的决策缺乏透明度和可解释性，这点成为了实际中采用深度学习模型的主要障碍，尤其是在与工业相关的领域。首先，如果没有充分的理由和可信的证据，很难从简单的二元(异常或正常)结果中建立对系统决策的信任。基于黑盒深度学习的系统难以与专家知识相结合，难以对决策错误或系统错误进行故障排除和调试。其次，减少误报(特异性)是实践中异常检测系统最具挑战性的问题。如果不了解模型的工作原理，就不可能更新和调整深度学习模型以减少误报。因此，提高深度学习模型的可解释性对于其在异常检测中的实际应用至关重要。
3、综上所述，虽然基于深度学习的异常检测算法在性能上展现出了优秀的表现，但是其缺乏可解释性的问题仍然是在实践中采用它们的主要障碍之一。为了解决这个问题，需要进一步研
技术实现思路
1、为达到上述目的，本申请采用下述技术方案：
2、在本申请的第一个方面提供了一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，包括：s1、按照统一的时间戳采集初始数据，初始数据为待测陶瓷电容的性能指标数据，并对初始数据进行预处理；
3、s2、利用多维时间序列异常检测可解释性方法对预处理后的初始数据进行ai训练，得到检测分析模型，检测分析模型由基于深度学习异常检测方法及可解释性方法搭建；
4、s3、利用检测分析模型对经过预处理的初始数据进行分析；
5、s4、根据选择的报告样式生成分析报告并输出。
6、通过以上技术方案提供一种全新的、高效的、自动化的陶瓷电容检测与分析报告生成方法及方法，以解决现有技术中手动生成报告耗时且易出错的问题。该方法能够利用多维时间序列异常检测可解释性方法自动对陶瓷电容的检测数据进行异常检测分析，生成一份详尽且精确的分析报告，还可以展示生成的陶瓷电容检测与分析报告和提供用户交互功能，大大提高了工作效率和分析报告的准确性。
7、s3具体包括：s301、利用经过预处理的初始数据对ai分析模型进行训练；s302、将预处理后的初始数据转换为多维时间序列数据；s303、利用lstm模型对多维时间序列数据进行异常检测；s304、生成多个可以满足安全场景约束的参考点，利用结果可解释性算法优化问题进行求解；s305、利用蒸馏器存储解释信息和专家意见，并输出可信任结果。
8、s304具体为：生成满足安全场景约束的参考点：简洁性约束lcon、稳定性约束lsta和保真性约束lftd，并利用结果可解释性算法优化问题构建公式
9、
10、其中，x0提供异常点，x*目标是找到参考点，然后，x0的解释由x0与x*之间的差异提供，λ1和λ2为权重系数。
11、该方法的核心思路是基于差异的解释，即通过首先寻找正常分布中的“参考点”，然后通过对比参考点和异常点之间的差异来解释样本判定为异常的原因。解释模块的目标就是如何寻找一个最合适的参考点。
12、s4具体为：s401、根据预设的报告模版，选择需要的报告样式；s402、根据选择的报告样式将分析填入分析结果并输出异常检测分析报告。
13、具体的，预设的报告模版包括：检测依据、使用主要的仪器设备、环境条件、检测日期、检测结果、检测结论。
14、通过以上技术方案，该方法还支持自定义报告模板和格式，用户可以根据自己的需求和喜好进行定制。这使得生成的报告更加符合实际需求，更加具有针对性和实用性。
15、在本申请的第二个方面提供了一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成系统，包括：数据处理模块、ai分析模型模块、报告生成模块和结果输出模块；数据处理模块，配置用于采集陶瓷电容的性能数据，并对性能数据进行预处理得到初始数据；ai分析模型模块，配置用于利用多维时间序列异常检测可解释性方法对预处理后的初始数据进行ai训练，得到检测分析模型；报告生成模块，配置用于根据检测分析模型的分析结果，生成陶瓷电容检测与分析报告；结果输出模块，配置用于将陶瓷电容检测与分析报告输出。
16、具体的，所述ai分析模型模块包括：基于深度学习异常检测模块和结果可解释性模块；所述基于深度学习异常检测模块，配置用于将预处理后的初始数据转换为多维时间序列数据，并利用lstm模型对多维时间序列数据进行异常检测。结果可解释性模块，配置用于生成满足安全场景约束的参考点：简洁性约束lcon、稳定性约束lsta和保真性约束lftd，并利用结果可解释性算法优化问题构建公式
17、
18、其中，x0提供异常点，x*目标是找到参考点，然后，x0的解释由x0与x*之间的差异提供，λ1和λ2为权重系数。并利用蒸馏器存储解释信息和专家意见，并输出可信任结果。
19、具体的，报告生成模块内预设报告样式，预设报告样式包括：预设的报告模版包括：检测依据、使用主要的仪器设备、环境条件、检测日期、检测结果、检测结论。
20、通过以上技术方案，该模块能够根据输入的数据和参数，以及预先训练好的模型，自动生成一份全面、准确、规范的报告。生成的报告不仅内容丰富，而且格式美观，排版整洁，易于阅读和理解。生成的报告不仅包含了检测结果和分析结论，还提供了相应的图表和数据支持。这些图表和数据不仅清晰易懂，而且能够准确地反映出陶瓷电容的各项性能指标和参数。此外，该模块还支持自定义报告模板和格式，用户可以根据自己的需求和喜好进行定制。这使得生成的报告更加符合实际需求，更加具有针对性和实用性。
21、还包括用户界面模块，用户界面模块配置用于将生成的报告进行结果展示和用户交互。
22、通过以上技术方案，通过这个界面，用户可以轻松地选择要查看的报告，根据需要进行修改或调整报告模板。此外，用户还可以对生成的陶瓷电容检测与分析报告进行编辑和保存等操作，以便后续使用和参考。用户界面模块的简洁性和易用性使得用户能够高效地进行工作，减轻了用户的负担。
23、本申请的有益效果如下：可以实现陶瓷电容检测与分析报告的自动化生成通过ai辅助平台本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，S1中所述预处理包括：去除噪声、填充缺失值和温度系数。
3.根据权利要求1所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述S3具体包括：S301、利用经过预处理的初始数据对AI分析模型进行训练；S302、将预处理后的初始数据转换为多维时间序列数据；S303、利用LSTM模型对多维时间序列数据进行异常检测；S304、生成多个可以满足安全场景约束的参考点，利用结果可解释性算法优化问题进行求解；S305、利用蒸馏器存储解释信息和专家意见，并输出可信任结果。
4.根据权利要求3所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述S304具体为：生成满足安全场景约束的参考点：简洁性约束Lcon、稳定性约束Lsta和保真性约束Lftd，并利用结果可解释性算法优化问题构建公式
5.根据权利要求1所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述S4具体为：S401
6.根据权利要求5所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述预设的报告模版包括：检测依据、使用主要的仪器设备、环境条件、检测日期、检测结果、检测结论。
7.一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成系统，其特征在于，包括：数据处理模块、AI分析模型模块、报告生成模块和结果输出模块；所述数据处理模块，配置用于采集陶瓷电容的性能数据，并对性能数据进行预处理得到初始数据；所述AI分析模型模块，配置用于利用多维时间序列异常检测可解释性方法对预处理后的初始数据进行AI训练，得到检测分析模型；所述报告生成模块，配置用于根据所述检测分析模型的分析结果，生成陶瓷电容检测与分析报告；所述结果输出模块，配置用于将所述陶瓷电容检测与分析报告输出。
8.根据权利要求7所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成系统，其特征在于，所述AI分析模型模块包括：基于深度学习异常检测模块和结果可解释性模块；所述基于深度学习异常检测模块，配置用于将预处理后的初始数据转换为多维时间序列数据，并利用LSTM模型对所述多维时间序列数据进行异常检测；所述结果可解释性模块，配置用于生成满足安全场景约束的参考点：简洁性约束Lcon、稳定性约束Lsta和保真性约束Lftd，并利用结果可解释性算法优化问题构建公式
9.根据权利要求7所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成系统，其特征在于，所述报告生成模块内预设报告样式，所述预设报告样式包括：预设的报告模版包括：检测依据、使用主要的仪器设备、环境条件、检测日期、检测结果、检测结论。
10.根据权利要求7所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成系统，其特征在于，还包括用户界面模块，所述用户界面模块配置用于将生成的报告进行结果展示和用户交互。
...【技术特征摘要】
1.一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，s1中所述预处理包括：去除噪声、填充缺失值和温度系数。
3.根据权利要求1所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述s3具体包括：s301、利用经过预处理的初始数据对ai分析模型进行训练；s302、将预处理后的初始数据转换为多维时间序列数据；s303、利用lstm模型对多维时间序列数据进行异常检测；s304、生成多个可以满足安全场景约束的参考点，利用结果可解释性算法优化问题进行求解；s305、利用蒸馏器存储解释信息和专家意见，并输出可信任结果。
4.根据权利要求3所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述s304具体为：生成满足安全场景约束的参考点：简洁性约束lcon、稳定性约束lsta和保真性约束lftd，并利用结果可解释性算法优化问题构建公式
5.根据权利要求1所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述s4具体为：s401、根据预设的报告模版，选择需要的报告样式；s402、根据选择的报告样式将分析填入分析结果并输出异常检测分析报告。
6.根据权利要求5所述的一种陶瓷电容检测与分析报告自动化生成方法，其特征在于，所述预设的报告模版包括：检测依据、使用主要的仪器设备、环境条件、检测日期、检测结果、检测结论。
7.一种陶瓷电容检...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱顺痣，李建敏，黄智财，薛瑞斌，张美贵，郑成和，严庆强，刘梦颖，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：
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