CN119494066A 一种基于vqsae和dcgcn的管道异常检测方法 （淮阴工学院）_第1页
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三号高新技术产业园A12-2(淮阴工学一种基于VQSAE和DCGCN的管道异常检测方法一种基于VQSAE和DCGCN的管道异常检测方对数据进行局部时间特征提取；步骤三：根据模型，并引入图注意力机制GAM进行时空图卷积和DCGCN对数据进行融合处理，能够处理复杂的异常检测，帮助管理者更早地识别管道潜在风2qqqqX∈RNXTXF，为了建模时间依赖关系，引入膨胀卷积DilatedConvolution，在时间维度上进行扩3骤2.1中所述的向量量化器：编码器的输出ze(x)通过向量量化器映射到离散的码本i是码本中的每个向量。qqd和bd是解码器的权重和偏置。4(3)注意力加权的卷积：最终的图卷积操作可以通过对邻居节点特征的加权求和来完c5构，捕捉管道网络中各节点的拓扑信息和节点间的依赖关系，但是对于复杂的高维数据，[0004]针对上述各模型存在的技术缺陷所产生技术问题，本技术方案提供了一种基于过密集连接机制强化了不同层之间的特征传递，能够捕捉复杂网络结构中的多层次信息，6qqqq是空间卷积的权重，w0是时间卷积的权重，通过膨胀卷积捕捉不同7qq和h"计算：[0053](3)注意力加权的卷积：最终的图卷积操作可以通过对邻居节点特征的加权求和8[0065]本发明提出的一种基于VQSAE和DCGCN的管道异常检测方特征，并减少了信息传递中的损失，同时改进了计算效率，适合大规模管道网络的处理。尤其在异质性传感器网络和复杂时空动态数据的场景下具有显著优势。VQSAE+DCGCN是通9据映射到潜在空间latentspace，通常是通过卷积层或全连接层，同时引入新激活函数[0091](2)向量量化(VectorQuantization)：编码器的输出ze(x)通qqqqqq和计算：[0125](3)注意力加权的卷积：最终的图卷积操作可以通过对邻居节点特征的加权求和和F1_score这三个评价指标来衡量模型的Negative,TN)表示阴性样本被成功标记为阴性样本。假阳性(FalsePositive,FP)表示阴性样本被错误地标记为阳性样本。假阴性(FalseNegative,FN)表示阳性样本被错误地标

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