[发明专利]基于局部和全局统计分析的鲁棒异常检测方法在审
| 申请号： | 201810531460.5 | 申请日： | 2018-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN108563217A | 公开（公告）日： | 2018-09-21 |
| 发明（设计）人： | 李锐;于治楼;安程治 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 综合指标 全局统计 异常检测 鲁棒 异常检测模型 预测性维护 工业应用 局部信息 判决条件 全局模型 全局信息 系统故障 综合考虑 建模 分析 预警 改进 | ||
1.基于局部和全局统计分析的鲁棒异常检测方法，其特征在于，所述方法基于局部信息和全局信息进行建模，然后对综合指标的进行判断，如果这个指标超过预先设定的判决条件，则认为发生了一次异常。
2.根据权利要求1所述的基于局部和全局统计分析的鲁棒异常检测方法，其特征在于，所述方法包括内容：
根据被检测数据的特点和实际业务背景结合，选取异常检测模型对被检测数据进行全局分析，得到全局分析的异常点。
3.根据权利要求2所述的基于局部和全局统计分析的鲁棒异常检测方法，其特征在于，所述方法内容包括：
根据具体业务情况将数据划分为不同时段或者不同工作状态下，对被分析数据进行局部分析。
4.根据权利要求3所述的基于局部和全局统计分析的鲁棒异常检测方法，其特征在于，
所述方法实现流程包括内容如下：
1）选取基础算法并实施；
2）根据被检测数据的特点和实际业务背景结合，选取异常检测模型对被检测数据进行全局分析，得到全局分析的异常点；
3）根据具体业务情况将数据划分为不同时段或者不同工作状态下，对被分析数据进行局部分析；
4）利用加权方法综合考虑局部分析异常点的结果和全局分析异常点的结果。
5.根据权利要求4所述的基于局部和全局统计分析的鲁棒异常检测方法，其特征在于，所述方法内容还包括：
对于在全局分析和局部分析中有冲突的异常点，通过人工反馈的方式去除假异常点，并补充单个方法得不到的真异常点，最终得到合理准确的异常点结果。
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