[发明专利]一种基于动态滑动窗口的工业互联网数据流异常检测方法、存储器和处理器

权利要求书

1.一种基于动态滑动窗口的数据流异常检测方法，其特征在于，该方法包括：

S100、捕获动态数据流；

S200、初始化参数，所述初始化参数包括初始窗口大小，初始窗口内的平均流速，规定窗口大小调节因子；

S300、更新滑动窗口长度，包括根据当前数据流速和窗口内已有数据的平均流速更新窗口偏移量，若当前数据流速过快，则将窗口长度加大；若当前数据流速过慢，则将窗口长度减小；所述窗口偏移量的更新公式为：

其中v_i为当前新输入的数据的流速，v表示当前窗口内数据的平均流速，σ为窗口大小调节因子；

S400、根据当前窗口内的数据建立聚类模型：以决策树算法作为聚类模型的算法；

S500、判断是否发生概念漂移：若是，则继续更新滑动窗口长度，若否，则通过聚类模型得出当前数据的检测结果，判断是否为异常数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述概念漂移具体的判断如下：设定滑动窗口固定长度为W，获取窗口内的W个数据，通过KD树将W个数据分成N个向量，计算当前新到的数据信息熵和窗口内所有数据的平均信息熵；若当前数据的信息熵大于窗口内所有数据的平均信息熵，则发生概念漂移，调整窗口大小；若当前数据的信息熵小于或等于于窗口内所有数据的平均信息熵，则插入新数据，删除旧数据，重新计算。

3.一种存储器，其特征在于，用于存储软件，其中，所述软件用于执行权利要求1至2中任一项所述的方法。

4.一种处理器，其特征在于，用于执行软件，其中，所述软件用于执行权利要求1至2中任一项所述的方法。