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[发明专利]基于全局信息的时间序列数据中异常数据点的识别方法-CN201810489464.1有效
发明人：王晓玲;刘小捷;宋光旋 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了基于全局信息的时间序列数据中异常数据点的识别方法，包括步骤：获取原始时间序列数据及各数据点的观测值；计算各数据点的观测值变化速度和各数据点的速度变化率；根据各数据点的速度变化率，计算原始时间序列数据的平均速度变化率，统计各数据点的速度变化率的离散概率分布，并对离散概率分布进行拟合得到概率密度函数；根据时间序列数据的值变化速度约束和数据点的速度变化率，检测异常数据点。将时间序列数据的平均速度变化率和速度变化率的概率分布作为全局信息，充分反应了时间序列数据的整体特性，通过查找违背整体特性的数据点能够对异常数据点进行有效识别，识别出异常数据点。该方法对时间序列数据中突发异常数据点能准确识别。
基于全局信息时间序列数据异常据点识别方法

[发明专利]基于全局信息的时间序列数据中异常数据点的修复方法-CN201810489437.4有效
发明人：王晓玲;刘小捷;宋光旋 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了基于全局信息的时间序列数据中异常数据点的修复方法，通过获取的原始时间序列数据以及异常数据点位置，采用最近的k个非异常数据点的均值对异常数据点进行初始化即初步修复；将相似的子序列数据聚到同一个类簇中；查找相似的已修复子序列数据；时间序列数据中的相似子序列数据作为一种全局信息，最后使用多个相似子序列数据提供的均值的加权累加值作为修复后异常数据点的值，以降低单个相似子序列数据的误差带来的影响。通过这些步骤，从而实现了对时间序列数据中突发异常数据点的精确修复。
基于全局信息时间序列数据异常据点修复方法

[发明专利]一种针对窗口函数range方式的窗口采样算法-CN201810354967.8在审
发明人：王晓玲;屈稳稳;宋光旋 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-04-19 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对窗口函数range方式的窗口采样算法，该方法充分利用数据间的关联，查询时首先对数据库中存在的大量数据进行随机采样，然后在采样数据上计算每行数据的窗口函数值并连同置信区间一并返回用户。本发明对窗口函数的计算流程做出优化，在保证结果精度的前提下降低查询响应的时间开销，大大提高了窗口函数的执行效率，在大数据应用上表现优异。
窗口函数采样算法采样数据查询响应时间开销随机采样置信区间大数据行数据数据库查询关联返回应用优化保证表现