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申请/专利权人：广州市景心科技股份有限公司
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260608A
主分类号：G06F18/22
分类号：G06F18/22;G06F18/23;G06Q40/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请公开了一种异常数据的识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：输入车辆出险时间序列数据；设定最大允许连续偏离分量数、最小相似分量数；计算任意两组数据的差异；计算最大连续偏离分量数和相似分量数；进行数据聚类；识别数据是否异常。由此可见，该方法能够有效地识别车辆出险异常数据，具有速度快、准确率高等特点。
主权项：1.一种异常数据的识别方法，其特征在于，包括：S1、输入车辆出险的时间序列数据Xi＝xi1,xi2,..,xim，i＝1,2,...,n；其中，Xi包含T个时间区间的采样数据，每个时间区间包含L个时点的数据，xij为第i组第j时点的出险率，0≤xij≤1，i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m，T、n、L均为正整数，m＝L×T；S2、设定最大允许连续偏离分量数、最小相似分量数；进一步包括：S2-1、设定最大允许连续偏离分量数MaxD；S2-2、设定最小相似分量数MinS；S3、计算任意两组数据的差异；S4、计算最大连续偏离分量数和相似分量数；进一步包括：对于一切s,t＝1,2,...,n，S4-1、计算Xs、Xt的最大连续偏离分量数mst；具体计算公式为： 其中，dstk,dstk+1,...,dstk+u-1是将j＝k,k+1,...,k+u-1分别代入公式中计算出的，γ为预先给定的实数，0≤γ≤1；S4-2、计算Xs、Xt的相似分量数nst；nst为满足dstj≤γ的下标j的个数，其中，j＝1,2,...,m；S5、进行数据聚类；S6、识别所述车辆出险的数据是否异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州市景心科技股份有限公司 一种异常数据的识别方法、装置、设备及存储介质
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。
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