[發明專利]一種異常數據自動識別方法、可讀存儲系統在審
| 申請號： | 202010650254.3 | 申請日： | 2020-07-08 |
| 公開（公告）號： | CN112560884A | 公開（公告）日： | 2021-03-26 |
| 發明（設計）人： | 王清杰 | 申請（專利權）人： | 北京德風新征程科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 101499 北京市懷*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 異常 數據 自動識別 方法 可讀 存儲系統 | ||
1.一種異常數據自動識別方法，其特征在于，包括如下步驟：
S1獲取檢測設備在當前時刻所發出的數據量，建立當前時刻相關系數的數據矩陣；
S2獲取當前時刻所在周期前一周期內檢測設備在各時刻所發出的數據量，得到前一周期的相關系數的數據矩陣；
S3利用當前時刻相關系數的數據矩陣與前一周期的相關系數的數據矩陣進行篩選，篩選出相應的異常數據樣本；
S4對多份異常樣本數據進行降維處理，得到每個樣本標識對應的異常特征坐標，同時，對待識別樣本數據進行降維處理，得到每個樣本標識對應的待識別特征坐標；
S5利用異常數據樣本的異常特征坐標與其他待識別樣本數據的待識別特征坐標進行對比，計算出異常數據樣本的異常特征坐標與其他待識別樣本數據的待識別特征坐標之間的數據差；
S6判斷數據差是否小于閾值，數據差是小于閾值時，將相應樣本標識對應的樣本數據標記為異常數據。
2.根據權利要求1所述的一種異常數據自動識別方法，其特征在于，所述方法還包括：若判斷獲知所述當前時刻相關系數的數據矩陣為多維數據，則將多維數據處理為一維數據。
3.根據權利要求1所述的一種異常數據自動識別方法，其特征在于，所述降維處理為通過計算當前時刻所發出的數據量中每個維度的方差，進行維度過濾，根據方差對過濾后的維度進行分組，得到兩個維度組合，對每個維度組合分別進行降維處理，將降維后的兩個維度組合進行拼接，生成與樣本標識對應的特征坐標。
4.一種計算機可讀存儲系統，其特征在于，包括其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如權利要求1至3任一所述方法的步驟。
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