[发明专利]一种基于异类挖掘的故障预警算法在审
| 申请号： | 201710641926.2 | 申请日： | 2017-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN107368607A | 公开（公告）日： | 2017-11-21 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 合肥科斯维数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 230001 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异类挖掘的故障预警算法，包括以下步骤S1进行属性异常点检测，按照数据对象的属性逐个判断数据点是否是异常点；S2根据异常属性的定义检测并标记处数据对象的异常属性；S3根据数据对象的异常标记分离并输出异常点的数据；S4进行时序异常点检测，将若干个相邻时序点的组合，可以通过模式结构的异常或者出现频率的异常进行检测，显著异常数据的特征，完成故障预警。本发明对于属性的异常检测充分的考虑到了单个属性的异常对故障数据判断的重要性，时序异常点检测的方法充分的考虑到了随着时间的变化网站的数据的自然变化趋势，非常适合这种业务快速发展阶段的数据故障预警，方法简单，效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异类 挖掘 故障 预警 算法 | ||
【主权项】：
一种基于异类挖掘的故障预警算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：进行属性异常点检测，按照数据对象的属性逐个判断数据点是否是异常点；S2：根据异常属性的定义检测并标记处数据对象的异常属性；S3：根据数据对象的异常标记分离并输出异常点的数据；S4：进行时序异常点检测，将若干个相邻时序点的组合，可以通过模式结构的异常或者出现频率的异常进行检测，显著异常数据的特征，完成故障预警。
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