[發明專利]用于確定異常的方法、裝置和計算機程序

在審

• 申請號: 201811398435.0
• 申請日: 2018-11-22
• 公開（公告）號: CN109829470A
• 公開（公告）日: 2019-05-31
• 發明（設計）人: B.考斯勒;L.貝格爾;M.希格;M.普法伊費爾
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 臧永杰;申屠偉進

1.一種用于確定由傳感器值（21）所組成的系列（20）是否包含異常的方法（40），所述方法包括：

- 提供Shapelet（22）和至少一個訓練數據系列；

- 在所述訓練數據系列的多個不同的能夠預先給定的位置處分別測量在所述Shapelet（22）和所述訓練數據系列之間的距離（32a，32b）；

- 從所測量的所述距離中確定至少一個最小距離；和

- 針對所述Shapelet（22）的至少一個能夠預先給定的數據點（23）確定至少一個變化參量，其中所述變化參量以與所述所測量的距離（32a,32b）其中的至少一個相關的方式來被確定。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，在所述最小距離的所述確定之后接著如此進行決策參量（31）的確定，使得所述最小距離比所述決策參量（31）加上能夠預先給定的容限參量更??；和

其中所述變化參量此外根據所述決策參量（31）和所述能夠預先給定的容限參量來被確定。

3.根據上述權利要求中任意一項所述的方法，其中借助梯度下降法鑒于所述Shapelet（22）的所述能夠預先給定的數據點（23）來確定所述變化參量。

4.根據權利要求3所述的方法，其中所述變化參量根據所述梯度下降法的至少一個梯度（方程式8）來被確定，和

其中借助根據所述變化參量來對所述Shapelet（22）的所述能夠預先給定的數據點（23）的適配來最小化成本函數（方程式3）。

5.根據權利要求4所述的方法，其中借助所述梯度下降法來確定至少一個所述梯度（方程式8）和至少一個子梯度（方程式7），

其中所述梯度根據被用于確定所述變化參量的所測量的所述距離其中至少之一來被確定，

其中所述子梯度（方程式7）根據所述容限參量來被確定，和

其中所述變化參量也根據所述至少一個子梯度或所確定的所述子梯度（方程式7）來被確定。

6.根據權利要求2至5中任意一項所述的方法，其中當所述最小距離大于所述決策參量（31）時，那么所述最小距離在所述容限參量中作為處罰參量來被考慮，其中所述處罰參量取決于所述最小距離在所述決策參量（31）以上的超出。

7.根據上述權利要求中任意一項所述的方法，其中所述變化參量根據多個所述所測量的距離（32a，32b）的加權的總計來被確定。

8.根據權利要求7所述的方法，其中所述梯度（方程式8）和所述子梯度（方程式7）分別根據加權的、總計的所述距離（32a，32b）來被確定。

9.根據上述權利要求中任意一項所述的方法，其中在確定所述變化參量之后，所述Shapelet（22）的所述能夠預先給定的數據點（23）根據所述變化參量來被適配，

其中對多個所述距離（32a，32b）的所述測量和對所述決策參量（31）的所述適配和對至少一個適配參量的所述確定的步驟和對所述Shapelet（22）的所述能夠預先給定的數據點（23）的所述適配的步驟多次地相繼被實施，和

其中所述對多個所述距離（32a，32b）的所述測量的步驟分別借助經適配的所述Shapelet來執行，其中所述經適配的Shapelet在根據所述變化參量來適配所述Shapelet（22）的所述數據點（23）的步驟中已經被適配了。