[发明专利]一种面向多数据流的异常状态检测方法在审
| 申请号： | 201711434818.4 | 申请日： | 2017-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN108108253A | 公开（公告）日： | 2018-06-01 |
| 发明（设计）人： | 肖利民;苏书宾;阮利;张周杰;李书攀;霍志胜;刘玺;王赵凯 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/00 | 分类号： | G06F11/00 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 吴小灿 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种面向多数据流的异常状态检测方法，可以实时高效的检测出各个数据流在各个时刻的状态变化。该方法包括以下步骤：1对多数据流数据参数进行收集；2对检测算法进行初始化；3在单数据流滑动窗口中查找当前时刻到达的数据对象的k邻域集合并计算其局部离群系数；4更新各个数据流当前数据对象的邻域对象的局部离群系数；5计算基于单数据流的离群信息对数据流当前时刻异常状态判断的参考价值；6计算基于数据快照的多数据流离群信息对数据流当前时刻异常状态判断的参考价值；7计算各数据流当前的离群系数；8判定当前时刻各数据流的异常状态；9更新数据流的滑动窗口数据集和数据快照集。 | ||
| 搜索关键词： | 数据流 多数据流 异常状态 异常状态检测 单数据流 滑动窗口 数据对象 数据快照 邻域 检测算法 数据参数 状态变化 初始化 数据集 参考 更新 判定 集合 查找 检测 | ||
【主权项】：
1.一种面向多数据流的异常状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对多数据流数据参数进行收集；步骤2，对检测算法进行初始化；步骤3，在单数据流滑动窗口中查找当前时刻到达的数据对象的k邻域集合并计算其局部离群系数；步骤4，更新各个数据流当前数据对象的邻域对象的局部离群系数；步骤5，计算基于单数据流的离群信息对数据流当前时刻异常状态判断的参考价值；步骤6，计算基于数据快照的多数据流离群信息对数据流当前时刻异常状态判断的参考价值；步骤7，计算各数据流当前的离群系数；步骤8，判定当前时刻各数据流的异常状态；步骤9，更新数据流的滑动窗口数据集和数据快照集。
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