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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于時序數(shù)據(jù)分析的異常數(shù)據(jù)判別方法和裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120337103B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510812695.1，技術領域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權一種基于時序數(shù)據(jù)分析的異常數(shù)據(jù)判別方法和裝置是由欒佳燁;宋彪設計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序數(shù)據(jù)分析的異常數(shù)據(jù)判別方法和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于時序數(shù)據(jù)分析的異常數(shù)據(jù)判別方法和裝置，屬于時序數(shù)據(jù)分析領域，方法包括獲取磷酸根濃度時間序列和溫度時間序列后，依次計算鄰域差異因子、鄰域差異因子時間序列、初始分段點、參考因子段、差異波動程度、初始平滑參數(shù)、平滑貢獻程度、平滑權重和自適應平滑參數(shù)；然后根據(jù)自適應平滑參數(shù)進行異常數(shù)據(jù)的判別。本發(fā)明通過計算初始分段點更好地反映了多個維度對數(shù)據(jù)的影響情況，通過計算初始平滑參數(shù)更好地反映了參考因子段內的溫與磷酸根濃度對后續(xù)異常數(shù)據(jù)判別結果的重要性；結合不同參考因子段內的極端差異情況、連續(xù)趨勢差異情況和局部數(shù)據(jù)對整體數(shù)據(jù)段的影響程度計算自適應平滑參數(shù)，提高異常數(shù)據(jù)判別的準確性。

本發(fā)明授權一種基于時序數(shù)據(jù)分析的異常數(shù)據(jù)判別方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于時序數(shù)據(jù)分析的異常數(shù)據(jù)判別方法，其特征在于，包括： 獲取最后一個數(shù)據(jù)的采集時間均為當前時刻的磷酸根濃度時間序列和溫度時間序列，磷酸根濃度時間序列中磷酸根濃度的采集時間和溫度時間序列中溫度的采集時間一一對應； 根據(jù)磷酸根濃度時間序列中相鄰磷酸根濃度以及溫度時間序列中相鄰溫度之間的差異情況計算若干鄰域差異因子，將所有的鄰域差異因子排列為鄰域差異因子時間序列，根據(jù)鄰域差異因子時間序列中鄰域差異因子前后的鄰域差異因子的變化趨勢計算若干初始分段點，根據(jù)初始分段點將鄰域差異因子時間序列劃分為若干參考因子段； 根據(jù)參考因子段中不同鄰域差異因子之間的變化差異計算每個參考因子段的差異波動程度，根據(jù)參考因子段與整體參考因子段之間差異波動程度的占比情況，計算每個參考因子段的初始平滑參數(shù)，根據(jù)參考因子段與整體參考因子段之間差異波動程度的差異以及參考因子段的長度，計算每個參考因子段的平滑貢獻程度，根據(jù)參考因子段與整體參考因子段之間平滑貢獻程度的占比情況，計算每個參考因子段的平滑權重，根據(jù)初始平滑參數(shù)和平滑權重計算鄰域差異因子時間序列的自適應平滑參數(shù)； 根據(jù)自適應平滑參數(shù)計算鄰域差異因子的預測值，基于所述預測值計算異常差異值，若所述異常差異值大于預設的第四閾值，則當前時刻的磷酸根濃度和溫度為異常數(shù)據(jù)。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市江北新區(qū)華富路1號數(shù)智溪谷4號樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。