[发明专利]一种多视角时间序列异常点集成检测和可视化方法有效
| 申请号： | 201910457709.7 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110232090B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 袁汉宁;王琴瑶;张棋帅;陈政聿 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/26 | 分类号： | G06F16/26;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 刘芳;郭德忠 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多视角时间序列异常点集成检测和可视化方法，基于异常检测算法计算得出的数据点异常评分构建数据点异常评分矩阵，根据设定的视角数量对数据点异常评分矩阵进行分解，再对各视角下的数据点异常评分进行集成，形成更加准确的数据点异常评分值，从而有效地集成了各种时间序列异常检测算法，提高了数据点异常评分的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 视角 时间 序列 异常 集成 检测 可视化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多视角时间序列异常点集成检测和可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、选择多种数据点异常检测算法分别计算各数据点的异常评分；步骤二、根据步骤一中得到的各数据点的多个异常评分，以采用的异常检测算法为行、以检测的数据点为列，构建数据点异常评分矩阵；步骤三、根据设定的特征视角数量G将所述数据点异常评分矩阵分解为两个正交矩阵，再将两个正交矩阵的行与列分别相乘得到G个不同视角下的数据点异常评分矩阵，采用可视化方法实现G个不同视角下的数据点异常评分矩阵的可视化；步骤四、将步骤三中得到的G个不同视角下的数据点异常评分矩阵进行矩阵相加，得到集成数据点评分矩阵，再采用集成学习方法计算得到各数据点异常评分的集成结果，采用可视化方法实现集成数据点评分矩阵的可视化。
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