1.一種基于長短時記憶網(wǎng)絡的智能工廠入侵設備檢測方法，其特征在于，包含以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于長短時記憶網(wǎng)絡的智能工廠入侵設備檢測方法，其特征在于，基于長短時記憶網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡的不同損失函數(shù)的作用為：lcenter使得來自同一臺設備的射頻信號表征聚集在一起，保證了語義空間的稀疏性；lclassify確?；陂L短時記憶網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡擁有足夠的分類能力；lreconstruction則強化了基于長短時記憶網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡的表征能力。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于長短時記憶網(wǎng)絡的智能工廠入侵設備檢測方法，其特征在于，距離度量函數(shù)d(·,·)公式為：
4.根據(jù)權利要求1所述的基于長短時記憶網(wǎng)絡的智能工廠入侵設備檢測方法，其特征在于，通過步驟(2)訓練所得的基于長短時記憶網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠將輸入xi,m投影至維度與其表征向量ri,m,t維度相同的語義空間內(nèi)，在該語義空間內(nèi)，來自相同編號設備的輸入對應的表征向量聚集在一起，來自不同編號設備的輸入對應的表征向量之間相互分離。
5.根據(jù)權利要求1所述的基于長短時記憶網(wǎng)絡的智能工廠入侵設備檢測方法，其特征在于，步驟(4)中，若判斷當前存在多段信號來自未知入侵設備，通過k-means聚類算法對其表征rs,t進行聚類，然后判斷未知入侵設備數(shù)等于k-means聚類算法所得的類別數(shù)。