[发明专利]一种基于分类器的异常检测提取方法与系统在审
| 申请号： | 202311000015.3 | 申请日： | 2023-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN116720073A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 杨波;李福存;王苏扬;王雨澄;卞雯雯;林文辉;杨爱玲;马超 | 申请（专利权）人： | 江苏金恒信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08;G06F123/02 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;占园 |
| 地址： | 211500 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种基于分类器的异常检测提取方法与系统。所述方法采集目标检测设备的时间序列数据，将时间序列数据输入至分类器，以进行故障分类。分类器包括故障识别模型和故障分类模型。故障识别模型接收时间序列数据，可以得到待分类时间序列数据。故障分类模型接收待分类时间序列数据与目标检测设备的历史故障数据，输出目标检测设备的故障类型。基于机器学习的过程，通过故障识别模型和故障分类模型组成分类器，可以根据采集得到的时间序列数据先后提取故障信号以及故障信号关联的故障类型，缓解非线性数据不易提取特征的问题，提高故障类型识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 异常 检测 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏金恒信息科技股份有限公司，未经江苏金恒信息科技股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202311000015.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
