一种基于图神经网络的多传感融合异常检测方法及系统

本发明公开一种基于图神经网络的多传感融合异常检测方法及系统，涉及设备异常检测技术领域；根据多源传感数据和传感分布信息生成多维时序数据并构建初始结构网络，获得初始结构网络中不同节点的特征向量以及不同边的关联系数以生成初始图结构数据，并将其输入至预设的异常检测模型中以输出包含异常概率的初始反馈信号，获得表征不同节点对异常概率的影响程度的贡献指数，根据贡献指数对初始结构网络进行优化以获得优化结构网络，获得优化图结构数据并将其输入至预设的异常检测模型中以输出优化反馈信号；能够在保障检测精度的同时有效降低系统复杂度与能耗以实现资源高效利用。