【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造，尤其涉及一种基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法。
技术介绍
1、随着工业化、现代化进程的推进，智能制造成为工业大数据的重要应用场景。现如今，通过传感器、控制器、智能仪表等，智能产品实现了对生产运行状态和运行环境的实时记录和感知，产生了大量工业时间序列数据。这些时间序列数据广泛存在于的生产设施和生活中，比如机械设备的运行数据、网络入侵数据等，反映了一个系统的内在运行状态。受益于物联网和工业系统的不断快速发展，大量传感器被部署在智能工厂等复杂的网络物理系统中，从而实现生产周期的模拟、预测和控制。
2、物联网系统中大量传感器设备持续运行并生成多维时间序列数据，这些数据通常被用来监控系统的运行状态。然而，被监控环境的异常变化或设备异常会导致收集到的数据出现显著差异。同时，这些传感器容易遭受到网络攻击而发生异常。这些异常可能对整个系统的安全构成很大的风险和财产损失。因此，需要有效的异常检测方法来检测和识别系统中异常的发生。
3、目前，由于传感器采集的多维时间序列数据数量越来越...
【技术保护点】
1.一种基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述空间嵌入具体包括：
3.如权利要求2所述的基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述对传感器数据进行节点嵌入，根据利用余弦相似度获取的不同传感器间的依赖关系构建邻接矩阵具体包括：
4.如权利要求3所述的基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述根据所述邻接矩阵，基于热导数指导...
【技术特征摘要】
1.一种基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述空间嵌入具体包括：
3.如权利要求2所述的基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述对传感器数据进行节点嵌入，根据利用余弦相似度获取的不同传感器间的依赖关系构建邻接矩阵具体包括：
4.如权利要求3所述的基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述根据所述邻接矩阵，基于热导数指导扩散进行自适应扩散具体包括：
5.如权利要求4所述的基于热核扩散图变异transformer的网络异常检测方法，其特征在于，所述通过多...
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