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申请/专利权人：北京珞安科技有限责任公司
摘要：本申请涉及数据传输技术领域，公开了复杂工况下异常数据检测剔除方法和系统，该方法包括：接收预设复杂工况作业过程中的多个传感器的数据流；按照预设的多个时间点，对多个传感器中的每个传感器的数据流提取特征；根据预设的邻域半径和最小点数，找出所有邻域内特征向量的数量达到最小点数的特征向量作为核心数据点，对多个特征向量进行聚类，形成多个特征簇以及位于多个特征簇之外的噪声数据点；计算噪声数据点的离群值度量；计算噪声数据点为异常数据点的概率；在噪声数据点为异常数据点的概率高于预设阈值时，根据异常数据点对应的时间点，从多个传感器的数据流中剔除数据。本发明有效地提高了数据质量，增强了异常检测能力。
主权项：1.复杂工况下异常数据检测剔除方法，其特征在于，包括：接收预设复杂工况作业过程中的多个传感器的数据流；按照预设的多个时间点，对所述多个传感器中的每个传感器的数据流提取特征，其中，所述多个传感器的数据流在所述多个时间点中的每个时间点的特征组成一个特征向量，所述多个传感器的数据流在所述多个时间点的特征组成多个特征向量；根据预设的邻域半径和最小点数，找出所有邻域内特征向量的数量达到所述最小点数的特征向量作为核心数据点，对所述多个特征向量进行聚类，形成多个特征簇以及位于所述多个特征簇之外的噪声数据点；计算所述噪声数据点的离群值度量；根据所述噪声数据点的离群值度量，计算所述噪声数据点为异常数据点的概率；在所述噪声数据点为异常数据点的概率高于预设阈值时，根据所述异常数据点对应的时间点，从所述多个传感器的数据流中剔除数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京珞安科技有限责任公司 复杂工况下异常数据检测剔除方法和系统
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