摘要：国家知识产权局信息显示，南昌工程学院、国网江西省电力有限公司、深圳市国电科技通信有限公司申请一项名为“一种基于注意力机制多特征融合的电力日志异常检测方法”的专利，公开号CN119961791A，申请日期为2025年4月。

金融界2025年5月14日消息，国家知识产权局信息显示，南昌工程学院、国网江西省电力有限公司、深圳市国电科技通信有限公司申请一项名为“一种基于注意力机制多特征融合的电力日志异常检测方法”的专利，公开号CN119961791A，申请日期为2025年4月。

专利摘要显示，本发明提供了一种基于注意力机制多特征融合的电力日志异常检测方法，涉及电力数据处理技术领域。电力日志异常检测方法包括以下步骤：收集电力系统日志数据并进行预处理获得原始日志数据，基于Drain对所述原始日志数据进行日志解析获得结构化日志序列，基于ALBERT模型将所述结构化日志序列转化为初始向量集合；基于TextCNN模型提取初始向量集合的局部特征，基于特征注意力机制为编码器特征维度上进行加权；基于BiGRU层添加上下文特征，基于时间注意力机制作为解码器获得日志体的特征表示，将特征表示输入由全连接层和Softmax激活函数组成的输出层获得日志异常概率。本发明结合了TextCNN模型和BiGRU的双注意力机制模型，可以有效地提高异常检测的准确性和效率。

来源：金融界