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[发明专利]基于深度学习的无线传感器高维数据实时异常检测方法-CN201910610145.6有效
发明人：乔焰;崔信红;金鹏;焦俊;马慧敏;王婧;苏仕芳 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无线传感器高维数据异常检测方法，包括以下步骤：（101）、获取历史数据；（102）、建立DBN‑QSSVM混合模型；（103）、利用传感器历史数据对混合模型进行训练；（104）、采集待检测的传感器测试数据；（105）、利用（103）中训练好的DBN‑QSSVM混合模型对传感器测试数据进行异常检测；（106）、输出传感器测试数据中的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在处理高维度数据时，实现在线检测技术的方法，可以在不降低数据异常检测方法准确性的情况下，大大降低该方法的空间和时间复杂度，从而更加适用于大规模高维数据异常检测。
基于深度学习无线传感器数据实时异常检测方法

[发明专利]一种煤炭灰分预测方法及装置-CN202210419261.1在审
发明人：李晶;崔信红;霍玥;汤凯 -专利权人：北京东方国信科技股份有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种煤炭灰分预测方法及装置，包括：获取待测煤炭的目标光谱特征；将所述目标光谱特征输入至灰分预测模型，确定由所述灰分预测模型输出的目标灰分浓度值；所述灰分预测模型是利用多个带有灰分浓度标签的样本光谱特征进行训练后得到的。本发明提供的煤炭灰分预测方法及装置，通过获取待测煤炭的目标光谱特征，利用灰分预测模型对目标光谱特征进行灰分浓度的实时检测，在提高对煤炭质量的检测效率的同时，还提高了煤灰分测定准确度，有助于煤炭的质量评定及煤厂的选择。
一种煤炭灰分预测方法装置

[发明专利]一种面向大规模高维传感器数据的在线式异常检测方法-CN201811541556.6有效
发明人：乔焰;金鹏;焦俊;马慧敏;王婧;崔信红;沈春山 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G01D18/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向大规模高维传感器数据的在线式异常检测方法，包括以下步骤：（101）、获取历史数据；（102）、建立深度信念网络‑1/4球面支持向量机混合模型对数据进行降维和检测；（103）、利用历史数据对混合模型进行训练；（104）、采集传感器数据；（105）、创建滑动窗口，实现在线检测技术；（106）、利用上面训练好的混合模型对传感器采集的数据进行检测；（107）、输出检测后所有的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在处理高维度数据时，实现在线检测技术的方法，在大大地提高了异常数据检测的正确率的同时大大降低了检测时间。
一种面向大规模传感器数据在线异常检测方法