[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110461092.3 | 申請日: | 2021-04-27 |
| 公開(公告)號: | CN113377560A | 公開(公告)日: | 2021-09-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 郝成亮;劉超;臧洪睿;遲克寒;孫偉;楊婷婷;劉洪波;馬旭東;王天琰;李黎濱;王宇;趙春禹 | 申請(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)吉林省電力有限公司;國網(wǎng)吉林省電力有限公司信息通信公司 |
| 主分類號: | G06F11/07 | 分類號: | G06F11/07 |
| 代理公司: | 合肥天明專利事務(wù)所(普通合伙) 34115 | 代理人: | 婁岳 |
| 地址: | 130028 吉林省*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 數(shù)據(jù)庫 智能化 模式 檢測 方法 系統(tǒng) 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法,其特征在于,包括:
步驟一:獲取數(shù)據(jù)庫的震蕩數(shù)據(jù),并進(jìn)行序列化分段,得到若干個模式;
步驟二:對每個模式的特征值進(jìn)行歸一化處理,得到特征向量及特征向量集合;
步驟三:根據(jù)運(yùn)算得到若干個模式的距離,得到最接近的k個模式;
步驟四:計(jì)算k個模式的影響因子和異常因子,得到異常區(qū)間和該區(qū)間的異常因子。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法,其特征在于,所述步驟一的獲取數(shù)據(jù)庫的震蕩數(shù)據(jù),并進(jìn)行序列化分段,得到若干個模式的具體步驟包括:
設(shè)定時間序列為X=x1,x2,...,xn,將時間序列分成n個子模式,通過線性分段方法得到的時間序列表示為:
L(X)={L(xf1,xf2),L(xf2,xf3),...,L(xf(n-1),xfn)};
其中,L(xf1,xf2)表示連接兩點(diǎn)的直線段,n為子模式的個數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法,其特征在于,所述步驟二的特征值進(jìn)行歸一化處理的公式為:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法,其特征在于,所述步驟三的根據(jù)運(yùn)算得到若干個模式的距離,得到最接近的k個模式的具體步驟包括:
獲取歸一化處理后的所有模式的特征向量,并得到特征向量集合;
根據(jù)歐幾里得公式計(jì)算每個模式與其他模式的距離,并得到距離系數(shù)和最接近的k個模式。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法,其特征在于,所述步驟四的計(jì)算k個模式的影響因子和異常因子,得到異常區(qū)間和該區(qū)間的異常因子的具體步驟包括:
根據(jù)距離系數(shù)q進(jìn)行歸一化處理,得到影響因子:
根據(jù)影響因子計(jì)算異常因子:
判斷連續(xù)n個模式的異常因子exceptionk,則將該異常區(qū)間和exception輸出。
6.一種包括權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法的系統(tǒng),其特征在于,包括:
獲取模塊,用于獲取數(shù)據(jù)庫的震蕩數(shù)據(jù)信息;
運(yùn)算模塊,用于接收獲取模塊所獲取的震蕩數(shù)據(jù)信息,并調(diào)取算法進(jìn)行運(yùn)算。
7.一種存儲介質(zhì),所述存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的一種數(shù)據(jù)庫的智能化模式檢測方法的步驟。
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