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申请/专利权人：京源中科科技股份有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，提供一种水表计量数据异常监测方法及系统，通过对智能水表计量数据的精细化处理，实现了高效、准确的异常监测，显著提升了供水管理的效率和安全性。该系统能够获取并拆解智能水表数据，深入挖掘状态特征，形成全面的阶段和周期计量状态要素向量。通过创新性的知识嵌入技术，系统增强了数据与规则的联系，提高了对复杂用水模式的识别能力。集成多维信息后，系统生成了综合的目标计量状态趋势决策向量，为异常判别提供了量化评估指标。最终，系统快速、准确地输出异常监测结果，直观易懂，便于用户及时发现并处理问题，为供水管理带来显著的技术效益。

主权项：1.一种水表计量数据异常监测方法，其特征在于，应用于数据异常监测系统，所述方法包括：获取拟进行异常监测的智能水表计量数据和所述智能水表计量数据对应的异常监测规则特征，并对所述智能水表计量数据进行数据拆解，得到所述智能水表计量数据对应的最少一个智能水表计量数据单元；对所述智能水表计量数据单元进行状态要素挖掘，得到每一智能水表计量数据的阶段计量状态要素向量和所述智能水表计量数据的周期计量状态要素向量；其中，阶段计量状态要素向量是指在一个局部时间段内，通过状态要素挖掘得到的能够表征智能水表行为状态的一组向量；周期计量状态要素向量是指在一个完整的数据周期全局时间段内，通过状态要素挖掘得到的能够表征智能水表行为状态的一组向量；基于所述阶段计量状态要素向量和周期计量状态要素向量，对所述异常监测规则特征进行知识嵌入，得到监测任务嵌入知识，所述监测任务嵌入知识表征所述智能水表计量数据与所述异常监测规则特征之间的联系特征；将所述阶段计量状态要素向量、周期计量状态要素向量和监测任务嵌入知识进行集成，得到所述智能水表计量数据的目标计量状态趋势决策向量；依据所述目标计量状态趋势决策向量和所述异常监测规则特征，生成所述智能水表计量数据对应的异常监测判别结果；所述对所述智能水表计量数据单元进行状态要素挖掘，得到每一智能水表计量数据的阶段计量状态要素向量和所述智能水表计量数据的周期计量状态要素向量，包括：在所述智能水表计量数据中确定出每一智能水表计量数据单元的分布信息，并采用异常监测判别网络对所述分布信息进行分布向量挖掘，得到每一智能水表计量数据单元的分布向量；采用所述异常监测判别网络对所述智能水表计量数据单元进行知识嵌入，得到每一智能水表计量数据单元的原始阶段计量状态要素向量和所述智能水表计量数据的原始周期计量状态要素向量；将所述分布向量与所述原始阶段计量状态要素向量进行集成，得到每一智能水表计量数据单元的阶段计量状态要素向量；将所述分布向量和所述原始周期计量状态要素向量进行集成，得到所述智能水表计量数据的周期计量状态要素向量。

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