摘要
本发明涉及一种基于图学习的卫星遥测数据异常检测方法和系统。检测方法包括：输入卫星遥测数据，并对所述卫星遥测数据进行预处理，所述预处理包括降噪、缺失值插补以及归一化，得到预处理后的卫星遥测数据；构建动态图学习模块，自适应地学习所述预处理后的卫星遥测数据的初始关系，获得所述预处理后的卫星遥测数据多变量间的图结构；基于所述图结构，提取所述预处理后的卫星遥测数据的空间和时间特征；将所述预处理后的卫星遥测数据划分为训练集和测试集，训练集用于异常检测模型的训练，基于变分自编码器学习所述训练集的特征；将包含异常数据的测试集输入训练完成的所述异常检测模型，获得异常检测结果，使用评估指标对所述异常检测模型的性能进行评价。本发明提出的基于图学习的卫星遥测数据异常检测方法，采用无监督方式学习数据特征，仅需正常数据就能够学习数据特征，无需先验知识以及专家经验；设计了构造遥测数据图结构的方法，获得了多变量间的初始关系，具有更好的泛用性。
