一种基于概率密度估计的数据差异分析方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201910471042.6
IPC分类号：G06F16/2455;G06F16/2458;G16B20/50;G16B35/00;G16B40/00
申请日期：
2019-05-31
申请人：
华中科技大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于概率密度估计的数据差异分析方法及系统
申请号	CN201910471042.6	申请日期	2019-05-31
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-09-17	公开/公告号	CN110245157A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/2455	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;2;4;5;5;;;G;0;6;F;1;6;/;2;4;5;8;;;G;1;6;B;2;0;/;5;0;;;G;1;6;B;3;5;/;0;0;;;G;1;6;B;4;0;/;0;0查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	薛宇;宁万山;许浩东;邓万锟;郭亚萍
代理机构	华中科技大学专利中心	代理人	孙杨柳;曹葆青

摘要

本发明公开了一种基于概率密度估计的数据差异分析方法及系统，属于数据分析领域。该方法为先建立数据集，数据集中的数据均发生了变化；然后利用概率密度估计法去估计变化前后数据联合概率；根据最大似然法去选择最佳的窗口宽度，对不同的窗口宽度，每次取数据集中的任意一个点，用数据集中剩下的点去构建联合概率分布，计算该任意一个点在该联合概率分布上的联合概率密度值，得到的多个个联合概率密度值之积为似然值，使似然值最大的窗口宽度为最佳窗口宽度；根据该最佳窗口宽度，通过概率密度估计法得到变化前后数据联合概率密度分布，并分析数据的差异。本方法可以不受数据分布的限制求得每个数据的显著程度，用于发现显著变化的数据。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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