基于双路径自适应学习的设备系统异常检测方法及系统

本发明公开了一种基于双路径自适应学习的设备系统异常检测方法及系统，本发明方法包括获取设备的输入特征矩阵，将输入特征矩阵依次经过降维、归一化、值嵌入与位置嵌入后分割为连续特征输入和离散特征输入；对连续特征输入进行连续特征提取路径以获得连续路径输出，对离散特征输入进行离散特征提取路径以获得离散路径输出；将连续路径输出和离散路径输出进行感知注意力融合以获得融合特征；根据融合特征检测设备是否存在系统异常。本发明旨在解决现有KPI异常检测方法难以统一处理连续与离散特征异构性的问题，著提升设备系统异常检测的检测精度与鲁棒性。