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本发明公开了一种基于节点依赖关系的网络化 CPS 异常检测方法 及系统，实施步骤包括：确定节点依赖关系，收集正常运行下的历史数据，根据历史 数据中的动态测量值、控制信息值分别确定其分布函数值及依赖度量值的正常值；基 于分布函数值计算每一个当前的动态测量值对其存在物理-物理依赖关系的动态测量 值的第一依赖度量值，以及每一个当前的控制信息值对其存在信息-物理依赖关系的 动态测量值的第二依赖度量值，分别判断和正常值的偏差是否大于预设阈值进行异常 状态检测；系统为前述方法对应的系统。本发明仅依赖于测量数据和控制信号，适用 性强，通用性好，具有更强的抵御欺骗能力，具有很高的检测效果，能够检测大多数 系统异常

【市场预测】已有方法能够有效识别网络化 CPS 系统异常，仍然存在如下问题： （1）构造基于模型的检测器是十分困难的，特别对于大规模信息物理系统而言，即 使是领域专家，也几乎无法全面刻画有效的检测模型；（2）尽管当前数据挖掘方法和 机器学习的方法多种多样，但能够有效的同时将两类数据即命令数据和感知数据同时 关联实施有效而全面的异常检测方法是困难的，当前针对异构数据的关联挖掘技术还 不够成熟；（3）先前的检测方法没有对信息系统和物理系统之间的关系进行清晰的建 模及刻画，特别地，以上方法面向特定环境下的特定问题，具有不同的特定约束，进 而很难将这些方法进行通用。因此，针对网络化 CPS 的结构特点，本发明设计一个 通用的，不被特定环境限制的，能够反映信息系统和物理系统关系的系统异常检测方 法，解决了行业内亟待解决的关键技术问题。 【效益分析】除去投资成本，本发明提供一种基于节点依赖关系的网络化 CPS 异常检测方法及系统，仅依赖于测量数据和控制信号，适用性强，通用性好，具有更 强的抵御欺骗能力，具有很高的检测效果，能够检测大多数系统异常，具有极高的回 报。

长沙学校采用零整结合的方式，既发挥大型团队的整体优势，又发挥小型团队的灵活优势，组织各类人才在二级学院或跨学院建设大型科技创新团队，并根据大型团队研究方向的建设需要分成小型团队，共培育了约50个小型团队，学术梯队和团队在年龄结构、专业知识结构和研究方向上不断优化。