用于学习异常检测的样本的方法

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专利名称	用于学习异常检测的样本的方法
申请号	CN201510303016.4	申请日期	2015-06-04
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-01-27	公开/公告号	CN105279365A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	三菱电机株式会社	申请人地址	日本东京都变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	三菱电机株式会社	当前权利人	三菱电机株式会社
发明人	迈克尔·J·琼斯;丹尼尔·N·尼科夫斯基
代理机构	北京三友知识产权代理有限公司	代理人	吕俊刚;刘久亮

摘要

本发明提供一种用于学习异常检测的样本的方法。该方法通过使用分治过程概括训练时间序列数据首先学习最终样本集来检测时间序列数据中的异常。然后，针对测试时间序列数据的每一个窗口，确定到最终样本集中的最接近样本的距离，其中，所述距离是异常分数。最后，当针对窗口的异常分数大于阈值时，通报异常。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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