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]异常模型训练、异常对象识别方法、装置及电子设备-CN202111146489.X在审
  • 祝黄建;郭德 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2021-09-28 - 2021-12-03 - G06Q30/00
  • 本申请实施例提供了一种异常模型训练、异常对象识别方法、装置及电子设备,涉及计算机技术领域。异常模型训练方法包括:利用异常模型对各识别对象的宏观统计特征进行识别,得到识别出的异常对象。以及将各识别对象的宏观统计特征输入无监督学习模型,并根据无监督学习模型输出的离群点,确定异常对象。然后生成训练集,训练集中包括训练样本和每个训练样本的人工标注结果,训练样本包括:利用异常模型识别出的异常对象的宏观统计特征、利用无监督学习模型确定的异常对象的宏观统计特征和预设数目个识别对象的宏观统计特征再采用训练集对异常模型进行训练,得到迭代后的异常模型。如此可以提高识别异常对象的准确率。
  • 异常识别模型训练对象方法装置电子设备
  • [发明专利]基于海量数据全文检索的行为异常方法及装置-CN202011502950.6有效
  • 王虎;何卫;赵跃东 - 成都民航西南凯亚有限责任公司
  • 2020-12-18 - 2023-04-18 - G06F16/31
  • 一种基于海量数据全文检索的行为异常方法及装置,方法包括步骤;接收分布式应用服务集群发送的日志,并进行暂存;将暂存的日志通过消息通道发送给订阅端,订阅端实时消费发来的消息,将实时数据和离线数据存入数据存储模块;通过机器学习方式将实时数据输入异常检测模型进行异常检测学习训练,生成异常中间结果;结合异常维度规则信息,根据异常中间结果以及异常用户设备ID对应的离线数据,通过全文检索与统计算法计算输出异常结果数据将无监控学习与有监控学习相结合,提高了分析的灵活度,加强了异常的合理性,适用于分布式高频度非结构化数据异常行为自动分析场景,能做到PB级海量数据异常并及时止损。
  • 基于海量数据全文检索行为异常识别方法装置
  • [发明专利]异常计步识别方法、计步方法、装置、设备及介质-CN202011157658.5在审
  • 冯澍婷;庄伯金;王少军 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2020-10-26 - 2020-12-22 - G01C22/00
  • 本发明涉及大数据的数据处理领域,提供一种异常计步识别方法、计步方法、装置、设备及介质,方法包括:通过获取采集数据;将X轴数据、Y轴数据和Z轴数据进行三轴加速度矢量合成处理,生成三轴合成数据;对三轴合成数据进行滤波处理得到待计步数据,并通过计步模型计算待计步数据中的步数得到当前步数;通过强条件异常模型进行周期性异常,得到强条件识别结果,同时获取与传感器区分标识对应的弱条件异常模型,通过弱条件异常模型进行能量异常,得到弱条件识别结果;在强条件识别结果和弱条件识别结果均为异常时,确定当前步数确定为异常步数。本发明实现准确地识别异常步数,提高了识别准确率,避免虚假计步。
  • 异常识别方法装置设备介质

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