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[发明专利]异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310813719.6在审
发明人：孙奉海 -专利权人：康键信息技术（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本申请公开了一种异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域及数字医疗领域，其中，方法包括：响应于异常检测算法的选择请求，获取选择请求中包括的多个异常检测算法和实际数据集；根据实际数据集，生成理论数据集；根据多个异常检测算法、实际数据集和理论数据集，生成多个第一拟合度和多个第二拟合度；根据多个第一拟合度和多个第二拟合度，在多个异常检测算法中，确定目标异常检测算法。基于待监控数据的数据分布特征对多个异常检测算法进行评估，选择准确率较高的算法作为最终异常检测算法，使得最终异常检测算法与待监控数据的适配度最高，以提高异常检测算法检测异常数据的准确性。
异常检测算法确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]异常检测算法的配置方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110876388.1有效
发明人：于禾;王琪;郑智鹏;田德钰;张海涛;周文晶;李虎;宋振国;张见平;张宇乐 -专利权人：西门子工厂自动化工程有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本申请提供了异常检测算法的配置方法、装置、电子设备和存储介质，该异常检测算法的配置方法用于在汽车生产线的预测性维护中配置设备的异常检测算法，该异常检测算法的配置方法包括：获取设备的运行数据；根据运行数据确定设备的变量信息，其中，变量信息从运行数据中直接获取，或者通过对运行数据进行处理而获得；将变量信息输入异常检测算法，获得异常检测算法输出的异常检测结果；根据异常检测结果，判断异常检测算法检测出的设备出现异常的频率是否稳定；若异常检测算法检测出的设备出现异常的频率不稳定，则对异常检测算法的参数进行调整。
异常检测算法配置方法装置电子设备存储介质

[发明专利]确定异常检测算法的方法、装置及相关设备-CN202310002161.3在审
发明人：谢建东;崔丁山;黄飞腾;周锐 -专利权人：深圳华为云计算技术有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请提供了一种确定异常检测算法的方法，用于根据自动确定对被检测的目标时序数据进行异常检测的异常检测算法。所述方法包括：确定第一目标算法集合，第一目标算法集合包括多个异常检测算法，第一目标算法集合中的异常检测算法具有对目标时序数据进行异常检测的能力；根据第一目标异常类型确定第二目标算法集合，第二目标算法集合包括多个异常检测算法，第二目标算法集合中的异常检测算法具有对第一目标异常类型的异常进行检测的能力；根据第一目标算法集合和第二目标算法集合，确定第一目标异常检测算法。
确定异常检测算法方法装置相关设备

[发明专利]医用图像处理装置-CN201180003611.6有效
发明人：柴田真理子;樱井康雄;大汤重治 -专利权人：株式会社东芝;东芝医疗系统株式会社
申请日： 2011-10-28 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明的一个实施形态的医用图像处理装置具备图像获取部、检测算法存储部、异常处检测部和输出部。图像获取部获取拍摄到的遗体的图像数据。检测算法存储部保存异常处检测算法。异常处检测部使用异常处检测算法对遗体的图像数据分析图像数据从而检测异常处。输出部输出异常处检测部检测到的异常处的信息。
医用图像处理装置

[发明专利]一种异常检测的方法及装置-CN202210616909.4在审
发明人：章晓晓;王明辉 -专利权人：新华三人工智能科技有限公司
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种异常检测的方法及装置，该异常检测的方法包括：获取各目标对象的历史数据；根据各历史数据生成时间的先后顺序，构建历史数据序列；在预先构建的检测库中，确定出与所述历史数据序列相匹配的标准数据序列，以及所述标准数据序列对应的目标异常检测算法，并将所述目标异常检测算法作为所述目标对象对应的异常检测算法；将所述目标对象与所述目标异常检测算法之间的对应关系进行保存，以利用所述目标异常检测算法对所述目标对象的实时数据进行异常检测
一种异常检测方法装置

[发明专利]一种数据异常检测算法确定方法、装置及计算机设备-CN202110803457.6在审
发明人：刘卫卫;雷舒雅;王晓慧;杨中国;吴岩 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网四川省电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据异常检测算法确定方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取待检测数据；根据预设特征提取工具对所述待检测数据进行特征提取，得到所述待检测数据的指纹信息；根据所述待检测数据的指纹信息与预设算法选择模型中的指纹信息进行特征匹配，根据与待检测数据的指纹信息最相似的指纹信息对应的异常检测算法确定待检测数据的异常检测算法。本发明通过对待检数据进行特征提取，与提前设置好的预设算法选择模型中的多个数据的指纹信息进行特征匹配，根据匹配度最高的指纹信息对应的异常检测算法确定该待检测数据的异常检测算法，可以实现根据数据特征变化，实时选择最适应该待检测数据的异常检测算法
一种数据异常检测算法确定方法装置计算机设备

[发明专利]检验异常值的数据核验方法及其系统、电子设备-CN201910601163.8在审
发明人：张发恩;陈斌斌;周鹏程 -专利权人：创新奇智(青岛)科技有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明所提供的一种检验异常值的数据核验方法，其包括提供至少两种异常检测算法并赋予其初始权重，并给不同的异常检测算法进行赋权，对数据调用不同种异常检测算法并结合不同算法的权重值给得到的待选异常样本赋予异常权重，当待检测样本的异常权重超过预设阈值，则对应待检测样本被判定为实际异常样本。基于上述的方法，可方便调用多种异常检测算法，并且可以基于权重值的分配，将不同异常检测算法的优势进行结合，从而可增加被检测异常值的置信度。本发明还提供一种检验异常值的数据核验系统及一种电子设备，具有与上述基于检验异常值的数据核验方法相同的有益效果。
异常检测算法数据核验权重待检测样本电子设备检验样本初始权重数据调用置信度算法预设调用赋予判定检测分配

[发明专利]旋转型机械设备异常检测方法及装置-CN201910431269.8在审
发明人：李素洁;马君;刘涛;蔺思宇;杨晨旺;刘勇攀 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种旋转型机械设备异常检测方法及装置，该方法包括：获取旋转型机械设备运行过程中的状态数据，并对所述状态数据进行特征提取；将提取得到的特征数据输入至预设的异常检测模型，根据所述异常检测模型的输出结果，获取状态数据对应的第一异常类型；其中，所述异常检测模型根据异常检测算法构建，并根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得，所述异常检测算法包括基于密度的异常检测算法、基于邻近度的检测算法及基于模型的检测算法，所述第一异常类型包括正常和异常。由于预设的异常检测模型根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得，从而能够输出状态数据的异常类型，且异常检测过程快速而准确，检测结果客观。
异常检测模型异常检测算法机械设备异常类型旋转型正常状态数据检测算法异常检测状态数据预设样本异常检测过程获取状态检测结果输出结果输出状态数据对应特征数据特征提取运行过程邻近度构建

[发明专利]异常数据检测方法及相关装置-CN202110850422.8有效
发明人：吴涛 -专利权人：重庆紫光华山智安科技有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本申请提供的异常数据检测方法及相关装置中，数据处理设备通过多种异常检测算法从待检测数据中确定出与各异常检测算法相对应的异常数据集；然后，将多个异常数据集进行融合，以获得待检测数据中的异常数据。如此，结合多个异常检测算法之间的互补优势，将检测出的多个异常数据集进行融合，以达到提高检测精度的目的。
异常数据检测方法相关装置

[发明专利]异常检测系统、半导体器件制造系统和方法-CN201810241513.X在审
发明人：川武正寿 -专利权人：瑞萨电子株式会社
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： H01L21/67 文献下载
摘要：本申请涉及异常检测系统、半导体器件制造系统和方法。为了提供一种能够减少工程师的工作负荷的异常检测系统。算法存储单元在其中存储与检测目标的标识信息对应的检测算法。异常检测单元使用算法存储单元中的对应的检测算法检测从检测目标的监测器信号获得的检测对象信号中的异常。检测目标标识单元确定与检测目标的标识信息对应的检测算法是否存储在算法存储单元中，并且当其未被存储在其中时发出生成请求。算法生成单元根据生成请求使用对应的检测目标信号生成检测算法。
检测算法检测异常检测系统算法存储半导体器件制造存储标识信息生成请求目标标识单元目标信号生成算法生成单元异常检测单元监测器信号工作负荷检测对象工程师申请

[发明专利]一种基于算法多样性的异常检测算法集成方法及系统-CN201911406458.6在审
发明人：梁淑云;刘胜;马影;陶景龙;王启凡;魏国富;徐明;殷钱安;余贤喆;周晓勇 -专利权人：上海观安信息技术股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明提供一种基于算法多样性的异常检测算法集成方法，包括以下方法：S01.使用多个异常检测算法建立多个基础训练器，分别对样本集进行预测，并对预测结果进行处理生成伪标签；S02.针对每个基础训练器，计算其预测结果与伪标签的相关系数；S03.对所有异常检测算法进行分类；S04.对每个分类，选取相关系数最高且高于设定阈值的TOPN算法，建立算法组合；S05.使用算法组合进行异常检测，输出异常点。本专利将有监督学习的多样性模型集成思想引入异常检测中，提出将异常检测算法按照算法的实现机制分类，选用归属不同分类的算法进行集成，提高集成方案对不同局部分布异常点的预测精度。
一种基于算法多样性异常检测集成方法系统

[发明专利]一种异常检测方法和装置-CN201910605053.9在审
发明人：杜永生;罗颖燕;潘春锦 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种异常检测方法和装置，所述方法包括：对于每一种异常检测算法，采用所述异常检测算法对采集的第一数据的第一特征数据进行检测；其中，N为大于或等于1的整数；当一种或一种以上异常检测算法的第一检测结果为异常时，对所述第一数据的第一特征数据进行可靠性校验得到第一校验结果；根据第一检测结果为异常的异常检测算法的可靠性是否大于或等于第一预设阈值和第一校验结果确定第二检测结果。本发明实施例基于多种异常检测算法的检测结果以及可靠性的校验结果确定最终检测结果，由于可靠性的校验是基于专家业务经验、领域知识所做的可靠性校验，提高了检测结果的可靠性。
一种异常检测方法装置

[发明专利]异常数据的检测方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202111574028.2在审
发明人：陶景龙;殷钱安;王启凡;魏国富;余贤喆;周晓勇;梁淑云;刘胜;马影;夏玉明 -专利权人：上海观安信息技术股份有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常数据的检测方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及信息技术领域，主要在于能够提高异常数据的检测效率和检测精度。其中方法包括：获取待检测数据集对应的属性特征；将所述属性特征输入至预设异常检测算法预测模型中进行算法预测，得到所述待检测数据集适用的目标异常检测算法；利用所述目标异常检测算法对所述待检测数据集中的异常数据进行检测，得到所述待检测数据集对应的异常数据检测结果。本发明适用于对异常数据进行检测。
异常数据检测方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]一种直升机飞行数据瞬时异常检测方法-CN202210972306.8在审
发明人：张冬宁;关珍博;周兴;段同乐;刘震;杨乐;刘文展;张凯;冯士妥;张睿;张涌涛 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种直升机飞行数据瞬时异常检测方法，首先针对直升机飞行数据进行数据去噪和特征分析得到待异常检测飞行数据；然后选择多种异常检测算法，使用有标签的数据将多种异常检测算法的异常分数输入全连接层，学习参数，得到最终异常检测分数；最后将待检测飞行数据使用多种异常检测算法检测并将异常分数输入训练好的全连接层，得到最终的异常检测结果。本发明能有效且有一定可解释性地检测到直升机飞行中的瞬时异常。
一种直升机飞行数据瞬时异常检测方法

[发明专利]一种基于增量学习和开集识别算法的图像异常检测平台-CN202310440766.0在审
发明人：张皓妍;曲园园;魏震宇;王志韬;姜群;王烜;吴宗凯;王东林 -专利权人：西湖大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本发明公开一种基于增量学习和开集识别算法的图像异常检测平台，该平台包括图像处理模块、异常检测模块、算法库、数据库、云端类别增量学习模块和图像质量评估模块；图像处理模块用于对输入的图像进行预处理，并对预处理过的图像进行开集目标识别；异常检测模块用于根据类别标签调用异常检测算法或异常检测模型，对图像处理模块预处理后的图像进行异常检测，计算置信度，并根据规则输出异常检测结果；算法库用于储存异常检测算法和训练后的异常检测模型；云端类别增量学习模块基于类别增量学习方法使得算法库中的异常检测算法对新增到数据库中图像样本训练新的模型采用本发明进行异常检测的准确度和可信度高，泛化能力强。
一种基于增量学习识别算法图像异常检测平台

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