[发明专利]基于多项指标的异动检测方法和装置在审
| 申请号： | 201910425881.4 | 申请日： | 2019-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110262950A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 周扬;杨树波;于君泽 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 孙欣欣;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种基于多项指标的异动检测方法和装置，方法包括：首先获取当前时间周期内的系统的多项指标的时序数据，然后根据所述多项指标的时序数据，生成时序图像，所述时序图像包括多条时序曲线，每条时序曲线对应一项指标，最后将所述时序图像作为预先训练的神经网络模型的输入，通过所述神经网络模型的输出得到当前时间周期内系统是否异常，能够有效地融合多项指标，提供更好的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 多项指标 时序图像 神经网络模型 方法和装置 时间周期 时序曲线 时序数据 异动检测 内系统 有效地 融合 输出 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多项指标的异动检测方法，所述方法包括：获取当前时间周期内的系统的多项指标的时序数据；根据所述多项指标的时序数据，生成时序图像，所述时序图像包括多条时序曲线，每条时序曲线对应一项指标；将所述时序图像作为预先训练的神经网络模型的输入，通过所述神经网络模型的输出得到当前时间周期内系统是否异常。
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