[发明专利]流数据的异常点检测方法及装置在审
| 申请号： | 201611229506.5 | 申请日： | 2016-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN106815639A | 公开（公告）日： | 2017-06-09 |
| 发明（设计）人： | 陈龙 | 申请（专利权）人： | 东软集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙)11447 | 代理人： | 魏嘉熹,南毅宁 |
| 地址： | 110179 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种流数据的异常点检测方法及装置，用以解决现有技术对流数据异常点检测的准确度较低的技术问题。该方法包括根据每类传感器在历史时刻检测到的数据，以及每一所述历史时刻的实测异常点数据训练长短时记忆递归神经网络LSTM模型，形成已训练LSTM模型，其中，每类所述传感器在所述历史时刻检测到的数据作为训练所述LSTM模型的一个输入向量；将每类所述传感器在当前时刻检测到的数据作为所述已训练LSTM模型的输入，得到所述已训练LSTM模型输出的异常点数据检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 数据 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种流数据的异常点检测方法，其特征在于，所述流数据包括每类传感器在历史时刻检测到的数据，以及在每一所述历史时刻的实测异常点数据，所述方法包括：根据每类所述传感器在所述历史时刻检测到的数据，以及所述实测异常点数据训练长短时记忆递归神经网络LSTM模型，形成已训练LSTM模型，其中，每类所述传感器在所述历史时刻检测到的数据作为训练所述LSTM模型的一个输入向量；将每类所述传感器在当前时刻检测到的数据作为所述已训练LSTM模型的输入，得到所述已训练LSTM模型输出的异常点数据检测结果。
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