[发明专利]一种基于实时数据流量化复杂度的异常识别的方法

摘要

本发明公开了一种基于实时数据流量化复杂度的异常识别的方法，属于数据流异常识别领域，包括以下步骤：步骤一：构造系统的结构化信息度量，构造系统的相空间；步骤二：进行相空间所包含的信息通过信息熵推导进行定量计算和相空间变量之间的非线性相关性通过基于互信息的广义相关系数进行定量计算。突破传统机器学习的局限，采用新型人工智能方法对实时大数据进行智能监测分析与诊断，风险及故障的诊断预测，关键影响因素分析；克服了其他方法中对象系统模型未知，关键设备的典型数据无法获取或未知异常的大量应用场合，不能有效进行系统异常故障分析预测的缺陷。