龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：四川大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118211080A
主分类号：G06F18/22
分类号：G06F18/22;G06F18/241;G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种基于属性粒对象熵的异常检测方法，包括以下步骤：S1、根据形式背景计算对象之间的对象互信息；S2、根据对象互信息计算对象的相关性，将相关性最小的对象加入到有序对象集，其余的加入到候选对象集；S3、根据候选对象集和有序对象集计算每个候选对象与每个选定对象的聚合度，满足最小相关最大聚合的候选对象加入到有序对象集，重复S3直至完成对所有候选对象的判断，否则进行下一候选对象的判断；S4、依次计算有序对象集中每个对象的离群分数；本发明采用了一种新的标称数据相似度度量方法，该方法能合理地表征标称数据差异，避免了使用欧几里得度量时的缺陷，提高了异常检测的准确性和效率。
主权项：1.一种基于属性粒对象熵的异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据形式背景，计算对象之间的对象互信息；S2、根据对象互信息，计算对象在每个属性下的相关性，将满足相关性最小值的对象加入到有序对象集OS中，不满足的则加入到候选对象集中；S3、根据候选对象集OSu和有序对象集OS，计算每个候选对象与每个选定的有序对象之间的聚合度，满足最小相关-最大聚合的候选对象加入到有序对象集中，重复S3，直至完成对所有候选对象的判断，否则，进行下一候选对象的判断；S4、依次计算有序对象集中每个选定对象的离群分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于属性粒对象熵的异常检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号