[发明专利]基于机器学习技术来检测机器的错误数据的算法和方法在审
| 申请号： | 201710825751.0 | 申请日： | 2017-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN109389224A | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 姜学周 | 申请（专利权）人： | 物乐乐科技发展股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海胜康律师事务所 31263 | 代理人： | 李献忠;张华 |
| 地址： | 韩国*** | 国省代码： | 韩国;KR |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习技术来检测机器的错误数据的算法和方法。根据本公开，时序阈值数据可以由服务器自动检测，并且因此可以与所有时域中的操作数据进行比较。因此，操作者不需要手动输入阈值数据。此外，根据本公开，可以精确地检测到在设定阈值(绝对值)时通常没有被识别到的机器的错误或产品的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 错误数据 基于机器 阈值数据 算法 检测 时序 操作数据 自动检测 时域 服务器 学习 | ||
【主权项】：
1.一种用于由服务器基于机器学习技术来检测机器的错误数据的方法，其包括：(a)收集至少一个机器的时序操作数据；(b)以预定时间间隔分割所述操作数据，并将经分割的操作数据映射成在同一时域上重叠；(c)通过基于机器学习技术针对经映射的操作数据的集合推导出时序标准数据来产生时序阈值数据；以及(d)如果实时收集的操作数据偏离所述阈值数据，则将所述数据确定为错误事件，并将关于所述错误事件的信息提供给操作者设备。
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