专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]异常检测装置和异常检测方法-CN201210216909.1无效
  • 中谷理子;大岭治树;纲本哲;长池宏史 - 东京毅力科创株式会社
  • 2012-06-27 - 2013-01-02 - H01J37/32
  • 本发明提供能够提高异常放电的判定精度、且降低数据处理的负荷的异常检测装置和异常检测方法。一种异常检测装置,具备:监视部,其监视载置于处理室(C)内的晶片(W)即等离子体处理后的晶片从脱离开始直到打开输送闸阀的动作,将所述动作规定为晶片脱离时的动作;取得部,在被规定的所述晶片脱离时的动作中,取得从定向耦合器输出的行波或反射波中的至少任一种高频信号,所述定向耦合器设置于对所述处理室内施加高频电力的高频电源和匹配器之间或设置于作为载置被处理体的载置台发挥作用的下部电极和所述匹配器之间;分析部,其分析取得的所述高频信号的波形图案;和异常判定部,其基于所述高频信号的波形图案的分析结果判定有无异常放电。
  • 异常检测装置方法
  • [发明专利]异常检测方法及异常检测系统-CN200980154732.3有效
  • 前田俊二;涩谷久惠 - 株式会社日立制作所
  • 2009-10-29 - 2011-12-14 - G05B23/02
  • (1)着眼于数据间的类似度,生成由正常事例组成的紧凑的学习数据,(2)根据类似度和有无异常,在学习数据上追加新数据,(3)从学习数据中删除设备的警报发生区间,(4)用子空间法对随时更新的学习数据进行模型化,根据观察数据和子空间的距离关系,检测异常候补,(5)对以事件信息为对象的解析进行组合,从异常候补中检测异常,(6)根据学习数据的使用频度分布,求出观察数据的乖离度,确定观察数据的异常要素(传感器信号)
  • 异常检测方法系统
  • [发明专利]一种日志异常检测方法、装置、系统及介质-CN202211469178.1在审
  • 王闪闪 - 平安银行股份有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-03-21 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种日志异常检测方法、装置、系统及介质,方法包括:获取待检测的日志文本;对所述待检测的日志文本进行特征提取,生成相应的待检测样本;将所述待检测样本输入至已训练完成的异常检测模型中进行异常检测;获取异常检测结果,当存在异常时展示异常提示信息。通过提取待检测日志中的特征,结合深度学习训练得到的异常检测模型进行日志异常检测,能快速准确的对日志特征中的异常进行判断,在存在异常时直观展示相应提示信息,无需人工手动查看与异常排查,有效提高日志异常检测的效率
  • 一种日志异常检测方法装置系统介质
  • [发明专利]监测系统数据质量异常检测方法-CN201910984189.5有效
  • 朱瑜;金超 - 北京天泽智云科技有限公司
  • 2019-10-16 - 2021-11-30 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种监测系统数据质量异常检测方法,包括振动数据漂移异常检测、振动数据中断异常检测、振动数据奇异值异常检测、振动数据多点重复异常检测、振动数据正负数据点数差值占比检测、振动数据超传感器量程异常检测、转速脉冲数据异常检测、振动数据及转速脉冲数据长度异常检测、振动数据及转速脉冲数据缺失值异常检测,并对这几种检测模型提供了相应的检测方法,使得本申请能够高效、精确地对监测系统的数据异常值进行检测
  • 监测系统数据质量异常检测方法
  • [发明专利]一种基于迭代的异常检测方法和检测装置-CN201710736320.7在审
  • 陈玫;吴崇玮 - 北京寄云鼎城科技有限公司
  • 2017-08-24 - 2018-01-19 - G06F11/07
  • 本发明实施例提供一种基于迭代的异常检测方法和检测装置。其中,所述方法包括获取待检数据的异常区间和正常区间,并根据所述异常区间和所述正常区间的数据训练异常检测模型;利用滑动窗口方法通过所述异常检测模型检测所述待检数据,根据检测结果迭代优化所述异常检测模型;最后得到优化的所述异常检测模型,并确定渐变异常发生的初始点,即由多数正常转变为异常的转折点。本发明实施例通过迭代检测的方法,不断优化异常检测模型,在最大化异常检测模型的似然率的同时,确定正常及异常状态的分界,进而识别数据中的渐变异常,并找到或靠近渐变异常实际发生的初始点,还可获取整个异常数据的区间范围
  • 一种基于异常检测方法装置
  • [发明专利]网络修复方法和装置-CN201210506648.7有效
  • 刘进;丁振;向明;孙卓;李想想 - 北京奇虎科技有限公司;奇智软件(北京)有限公司
  • 2012-11-30 - 2013-03-27 - H04L12/24
  • 本发明提供了一种网络修复方法和装置,其中,网络修复方法包括:网络异常检测工具包接收网络异常检测命令,其中,所述网络异常检测工具包中整合有多个网络异常检测程序,所述多个网络异常检测程序包括以下至少之一:网络硬件检测程序、网络服务检测程序、和浏览器配置检测程序;根据所述网络异常检测命令,按照设定规则调用所述多个网络异常检测程序进行异常网络的网络异常检测;根据所述网络异常检测的结果对所述异常网络进行修复。通过本发明,大大提高了网络异常检测和修复效率,提升了用户使用体验。
  • 网络修复方法装置

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