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龙图腾网恭喜超网实业(成都)股份有限公司申请的专利基于机器学习的厂务设备运行数据分析与异常检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119720054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510227802.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于机器学习的厂务设备运行数据分析与异常检测系统是由颜中科;王松超;刘均;游亚平;林虹清;宁鹏;李强;赖俊秀;马文浩;彭媛设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的厂务设备运行数据分析与异常检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的厂务设备运行数据分析与异常检测系统，涉及异常检测技术领域，包括第一特征获取模块，获取第一异常检测特征集合；第二特征获取模块，用于第二异常检测特征集合；将第一异常检测特征集合和第二异常检测特征集合进行合并，构建若干组不同的待筛选异常检测特征集合；异常检测评估模块，获取异常检测的模型泛化数据和检测效果数据，并基于bp神经网络构建异常检测评估模型；构建特征集合‑异常检测效果展示模型，并进行曲线分析得到筛选后的异常检测特征集合应用于当前的异常检测，解决不同场景进行异常检测时，往往难以灵活调整特征提取策略，导致在特定需求下无法充分捕捉关键异常模式，影响检测的准确性和适应性问题。

本发明授权基于机器学习的厂务设备运行数据分析与异常检测系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的厂务设备运行数据分析与异常检测系统，其特征在于，包括第一特征获取模块、第二特征获取模块、特征选择模块、异常检测评估模块以及异常检测应用模块；第一特征获取模块，用于获取厂务设备运行数据，基于第一数据变换方法集合对厂务设备运行数据进行数据变换并进行特征提取，得到第一异常检测特征集合；第二特征获取模块，用于基于第二数据分割方法对厂务设备运行数据进行不同窗口大小的数据分割并进行特征提取，得到第二异常检测特征集合；特征选择模块，用于将第一异常检测特征集合和第二异常检测特征集合进行合并，得到第三异常检测特征集合，并基于信息增益法和主成分分析进行若干次升维和降维的特征选择，构建若干组不同的待筛选异常检测特征集合；异常检测评估模块，用于分别根据若干组不同的待筛选异常检测特征集合进行异常检测，获取异常检测的模型泛化数据和检测效果数据，并基于bp神经网络构建异常检测评估模型，输出异常检测评估系数，具体为：所述异常检测的模型泛化数据包括异常检测模型的模型泛化系数，所述检测效果数据包括检测效率系数和异常检测精确度系数；所述异常检测评估系数的具体计算公式如下： ；式中，为异常检测评估系数，为模型泛化系数的预设比例系数，为检测效率系数的预设比例系数，为异常检测精确度系数的预设比例系数，为模型泛化系数，为检测效率系数，为异常检测精确度系数；异常检测应用模块，用于根据每组待筛选异常检测特征集合和对应的异常检测评估模型构建特征集合-异常检测效果展示模型，并进行曲线分析得到筛选后的异常检测特征集合应用于当前的异常检测。

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