基于时间序列数据的异常点检测方法、设备和存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202010025381.4
IPC分类号：G06F16/9537;G06Q40/04;G06Q10/04;G06K9/00;G06N3/04
申请日期：
2020-01-10
申请人：
上海海事大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于时间序列数据的异常点检测方法、设备和存储介质
申请号	CN202010025381.4	申请日期	2020-01-10
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-09	公开/公告号	CN111259269A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/9537	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;7;;;G;0;6;Q;4;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	上海海事大学	申请人地址	上海市浦东新区临港新城海港大道1550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	上海海事大学	当前权利人	上海海事大学
发明人	杨文青;刘广钟
代理机构	上海元好知识产权代理有限公司	代理人	徐雯琼;章丽娟

摘要

本发明公开了一种基于时间序列数据的异常点检测方法、设备和存储介质，所述方法包括：步骤S1、获取时间序列数据。步骤S2、采用离散小波变换对所述时间序列数据进行分解，得到近似分量部分和细节分量部分。步骤S3、采用异常挖掘算法定位所述时间序列数据中的所述细节分量部分中的异常点。本发明使用离散小波变换的多尺度分解特性，并改进了一种异常挖掘算法，与传统异常检测方法相比，能较好的降低均方根误差，提高准确性。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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