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[发明专利]一种基于LOF的异常高压计量点筛查方法及系统-CN202010788019.2在审
发明人：刘思贤 -专利权人：国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LOF的异常高压计量点筛查方法及系统，包括：获取高压计量点的电能计量数据集；采用LOF算法计算电能计量数据集中每个数据对象的第k距离和第k邻域；根据由第k距离和第k邻域得到的每个数据对象的可达密度计算局部离群点因子LOF值；筛选的局部离群点因子LOF值高于预设阈值的数据对象所属的高压计量点为异常高压计量点。采用LOF算法通过比较电能计量数据中每个数据对象的局部离群点因子LOF值，局部离群点因子LOF值表示该对象离群点的程度，局部离群点因子LOF值越高，则为异常点的可能性越大，通过与阈值的比较，筛选出较低局部离群点因子LOF值的数据对象，即确定异常高压计量点，解决检测滞后的问题，实现快速识别。
一种基于 lof 异常高压计量点筛查方法系统

[发明专利]一种告警处理方法及装置-CN202010488897.2在审
发明人：孙亮 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种告警处理方法及装置，以解决误检LOF告警产生资源浪费的问题。具体提供配置检测LOF预告警的机制。LOF预告警的检测条件是检测到定帧失败持续第一时长。LOF告警的检测条件是检测到定帧失败持续第二时长。第二时长小于第一时长。网络设备在检测到LOF预告警的情况下，执行第一维护信号帧的下插。第一维护信号帧支持定帧。即接收到第一维护信号帧的网络设备可以进行正常定帧，并且不会上报告警，比如不会触发LOF告警。因此，接收到第一维护信号帧的网络设备并不会因为定帧失败持续第二时长而误产生LOF告警，进而不会执行上报LOF告警或者误倒换，避免产生资源浪费。
一种告警处理方法装置

[发明专利]一种基于改进LOF算法的电商刷单行为检测方法-CN201910242223.1在审
发明人：杨宝华 -专利权人：山东浪潮云信息技术有限公司
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于改进LOF算法的电商刷单行为检测方法。该基于改进LOF算法的电商刷单行为检测方法，针对电商刷单的行为特征，进行数据特征选择作为LOF算法的数据集，并将整个数据集随机划分为不同的数据子集；采用LOF算法基于数据子集的划分计算数据点局部离群因子LOF值；在循环计算中不断剔除密度较大的数据点，剩余数据点即为可能的异常数据点。该基于改进LOF算法的电商刷单行为检测方法，基于数据子集的划分以及在循环中不断剔除密度较大的数据点，缩短了LOF算法运行时间，大大提高了大规模数据集异常值检测的效率，能够准确检测到电商企业旗下商品的刷单问题
算法行为检测数据子集数据点数据集改进剔除大规模数据集异常值检测计算数据金融机构企业信誉剩余数据数据特征行为特征循环计算异常数据准确检测欺诈信贷

[发明专利]一种基于增量局部异常因子的机械流式数据清洗方法-CN202210024017.5在审
发明人：许学方;李博;张宇;时培明 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量局部异常因子的机械流式数据清洗方法，属于机械故障诊断及状态监测技术领域，所述方法包括：构建局部异常因子模型，获取历史监测数据集，将历史监测数据进行多维特征属性特征提取，并形成历史监测数据LOF结果集；根据流式在线监测数据，基于增量流入LOF将历史监测数据LOF结果集更新为流式数据LOF结果集；根据流式数据LOF结果集，基于增量删除LOF，对流式在线监测数据进行数据清洗。本发明仅对受流入数据影响的数据对象进行变量值的查询计算和域的更新，并通过异常阈值识别并删除异常数据，计算复杂度相比传统LOF大大降低，计算耗时更小，
一种基于增量局部异常因子机械数据清洗方法

[发明专利]一种基于LOF和孤立森林的时序数据异常监测系统及方法-CN202211412922.4在审
发明人：陈益强;李亚宁;杨晓东;潘自兴 -专利权人：山东产业技术研究院智能计算研究院
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于LOF和孤立森林的时序数据异常监测系统及方法，涉及数据处理技术领域。包括：数据获取模块，用于获取时序数据；数据预处理模块，其用于将时序数据进行预处理；LOF异常分数获取模块，用于将时序数据分割为多个子集，自适应的调整窗口长度和K近邻距离，建立LOF模型，计算异常分数LOFK(p)；孤立森林异常分数获取模块，用于建立孤立森林模型，将时序数据输入孤立森林模型，计算异常分数s(p,n)；融合模块，用于融合异常分数LOFLOF面对单点异常、上下文异常准确性高的优点，对LOF做了进一步改进，对时序性数据，对比其他算法有明显提升。
一种基于 lof 孤立森林时序数据异常监测系统方法

[发明专利]一种退役动力电池梯次利用的分选方法-CN202210219250.9在审
发明人：王存;丘意书;王亦伟;蒋方明 -专利权人：中国科学院广州能源研究所
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：个待测退役动力电池进行初步外观筛选，选出M个外观完好的电池，其中M≤N；步骤2：测试每个单体电池的容量；步骤3：测试每个单体电池的在X％SOC下的内阻，X大于0；步骤4：测试每个单体电池的自放电率；步骤5：基于LOF算法，将电池容量、内阻和自放电率作为输入，输出M个退役动力电池的LOF；步骤6：对LOF设置相应的阈值，完成对退役动力电池的分级筛选。本方法简化了退役动力电池筛选时的多参数化标准，利用LOF算法对多个电池老化参数进行评估，仅通过LOF即可实现对退役动力电池的不一致性评估，通过设置不同的LOF可实现对退役动力电池的多级筛选。
一种退役动力电池梯次利用分选方法

[发明专利]基于Bagging和RM-LOF集成单分类器的管道压力信号异常检测方法-CN202210575984.0有效
发明人：吴海燕;范国轩;林伟国 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于Bagging和RM‑LOF集成单分类器的管道压力信号异常检测方法，该方法包括如下步骤：采集管道压力信号得到训练信号数据集和实时测试信号；计算每帧管道压力信号的时频域特征，得到训练信号特征集X和测试信号特征向量；计算每帧管道压力信号特征向量间的RM距离；将RM距离引入LOF分类器，构建RM‑LOF单分类器；将RM‑LOF单分类器结合Bagging算法，构建基于Bagging和RM‑LOF的集成单分类器
基于 bagging rm lof 集成分类管道压力信号异常检测方法

[发明专利]一种工业参数离群点检测系统及方法-CN201811285408.2在审
发明人：张前亮;杨川 -专利权人：成都天衡智造科技有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业参数离群点检测系统及方法，包括数据预处理模块实现对接收到的原始数据进行清洗、格式转换以及降维处理；数据采集模块实现实时采集工业设备在生产过程中产生的原始数据，并将原始数据上传到所述数据预处理模块；平均密度LOF分析模块用于实现分析经过数据预处理模块处理过的数据，得到分析结果；输出模块用于将平均密度LOF分析模块分析得到的分析结果输出到目标终端；目标终端与输出模块连接，接收平均密度LOF分析模块得到的分析结果数据并进行处理基于平均密度LOF检测与现有的LOF检测方法相比其检测到的异常点或者离群点精确度更高，提高了工业参数异常点或者离群点的检测准确度，进而提高了产品生产的合格率和产品质量。
数据预处理模块分析模块工业参数原始数据离群点检测检测目标终端输出模块异常点数据采集模块准确度产品生产格式转换工业设备降维处理生产过程实时采集清洗合格率分析输出

[发明专利]一种基于新颜色空间与fast-LOF的火焰检测方法及装置-CN201910448574.8在审
发明人：李程启;郑文杰;张东;黄文礼;孙长翔;温招洋;曹成功;朱劲波;罗希;台德群 -专利权人：安徽南瑞继远电网技术有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于新颜色空间与fast‑LOF的火焰检测方法，包括以下步骤：对采集的视频图像进行预处理形成第一处理图像；对第一处理图像进行颜色空间变换形成第二处理图像；对第二处理图像进行fast‑LOF本发明还公开一种基于新颜色空间与fast‑LOF的火焰检测装置。本发明能够克服传统的方法难以检测早期弱小火苗的缺陷，将ＲGB转换到新的颜色空间，能够有效地消除反射亮光的干扰；采用fast‑LOF训练视觉字典，模型训练环节简单、快速，同时样本的多样性也提高了对不同场景的适应性；通过字典匹配，剔除非火焰区域，从而提高火焰的精度；本发明采用新的颜色空间与fast‑LOF相结合的方式检测火焰，可以实现对早期弱小火焰的检测。
颜色空间处理图像字典火焰检测检测视觉预处理火焰检测装置颜色空间变换方式检测火焰区域模型训练视频图像传统的有效地反射火苗亮光匹配剔除样本多样性采集场景学习转换环节

[发明专利]基于雨流计数法和局部异常因子的能耗异常检测方法-CN201910502205.2有效
发明人：杨海东;印四华;徐康康;朱成就 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种基于雨流计数法和局部异常因子的能耗异常检测方法，包括：采集能耗数据并将能耗数据转化为交变数据；将交变数据聚类为2类，分别对2类交变数据进行局部异常因子LOF检测，得到每个数据点的LOF值；对2类交变数据的LOF值进行归一化处理，并将所有LOF值按照原始数据的顺序进行重新排序；根据点异常系数计算每个数据点异常的阈值；若数据点的LOF值大于点异常的阈值，则该点为异常点；检测完所有数据点，完成能耗异常的检测
基于计数局部异常因子能耗检测方法

[发明专利]一种基于LOF算法的互联网金融申请反欺诈识别方法-CN202010493203.4在审
发明人：江远强 -专利权人：百维金科（上海）信息科技有限公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于LOF算法的互联网金融申请反欺诈识别方法，包括采集数据并对其进行预处理；进行数据特征选择，获得LOF算法的数据集并将数据集随机划分为不同的数据子集；计算数据点的局部可达距离、局部密度可达密度以及局部离群因子LOF值；利用LOF值来判断数据点是不是离群点来作为该申请行为是否属于欺诈行为。
一种基于 lof 算法互联网金融申请欺诈识别方法

[发明专利]一种基于基因组LoF位点筛查间接关联猕猴桃种性的方法-CN201611013777.7在审
发明人：刘义飞;李大卫;张琼;黄宏文 -专利权人：中国科学院华南植物园
申请日： 2016-11-17 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： C12Q1/68 文献下载
摘要：本发明公开一种基于基因组LoF位点筛查间接关联猕猴桃种性的方法。它包括物种基因组序列的获取；序列的参考基因组比对和变异发掘与分类；LoF变异位点的筛查获取与类型划分；LoF变异位点的功能注释和归类；物种特有LoF变异信息的筛选及种性间接关联分析。
一种基于基因组 lof 位点筛查间接关联猕猴桃方法

[发明专利]一种基于灰色LOF流量异常检测系统及其检测方法-CN201710631334.2有效
发明人：张众发;陈炽光;王冬生;杨福国;刘东东;赖群;焦力;王广;黄祖迪 -专利权人：广东电网有限责任公司云浮供电局
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及流量异常检测的技术领域，更具体地，涉及一种基于灰色LOF流量异常检测系统及其检测方法。本发明的基于灰色LOF流量异常检测系统通过信息采集模块采集原始的数据流量包，使用数据清理技术对数据进行预处理，提取并归纳每个流量数据包的高关联字段作为检测数据源；通过灰色区分模块利用灰度理论对信息采集模块提供的数据进行分析和预判，大规模降低数据计算规模，降低LOF算法的时间复杂度，有效提高时效性；通过LOF分析模块计算数据流量包的异常程度，基于密度进行检测，计算每个流量包与附近流量包的分隔程度，无需预先设置流量的具体异常状态，
一种基于灰色 lof 流量异常检测系统及其方法

[发明专利]基于数据分析的电子印章数据管理系统-CN202311075425.4有效
发明人：庄玉龙;李超;赵云;范红达 -专利权人：北京点聚信息技术有限公司
申请日： 2023-08-25 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了基于数据分析的电子印章数据管理系统，属于电子数据处理领域，包括：数据采集模块，获取电子印章使用数据；异常检测模块，检测异常值并获取LOF算法中参数K的最优值；数据管理模块，利用LOF异常检测模块包括：初始参数子模块，设置初始值；变换参数子模块，获取不同的参数K；相关性分析子模块，获取不同部门之间的相关性；异常分析子模块，对电子印章使用数据进行异常检测；差异评价子模块，获取不同参数K值下的LOF本申请提高了不同场景下利用LOF算法对电子印章使用频次进行异常检测的精度。
基于数据分析电子印章数据管理系统

[发明专利]基于改进的快速密度峰值聚类和LOF离群点检测算法-CN201810949773.2在审
发明人：黄波;黄爽 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-08-20 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出基于改进的快速密度峰值聚类和LOF离群点检测算法，将快速密度峰值聚类算法和基于密度的LOF离群点检测算法进行结合，利用快速密度峰值聚类算法的计算简单性，快速求得样本数据集的聚类中心和可能的离群点集合，同时将样本数据集进行剪枝处理，从而弥补了LOF离群点检测算法求解离群点时，算法时间复杂度较高的不足；同时对快速密度峰值聚类算法求得的离群点进行再次验证，从而提高整个算法的准确性。
算法离群点检测聚类算法样本数据聚类算法时间复杂度聚类中心剪枝求解改进集合验证

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