公开(公告)号：CN114254708B

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202111581766.X

申请日：2021-12-22

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 毕永辉 ,  毛佳慧 ,  白建华 ,  孙浩 ,  林志贤 ,  霍伟波

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/211

Abstract: 本申请实施例提出了一种基于SVM‑WAMCUSUM控制图的高维数据流异常监控方法及系统，该方法包括：获取高维数据流，按照类别信息对高维数据流进行划分获得原始特征集合；根据原始特征集合对SVM进行训练，得到SVM的最优分类超平面函数；利用最优分类超平面函数计算每个特征的得分，进行排序获得特征排序集，不断删除得分最小的特征并对特征排序集进行更新，利用剩余特征再次训练SVM，直到所有特征均被筛选，结束循环、输出最终的特征排序集；保留重要性排名靠前的k个特征，将其训练样本组成数据集Y；根据Y计算出漂移δ的一个无偏估计量#imgabs0#并将Y和#imgabs1#分别代入WACMCUSUM图和WAPMCUSUM图，计算过程控制统计量和控制限，完成控制图的绘制，当统计量大于控制限时，控制图启动失控信号。

公开(公告)号：CN114254708A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111581766.X

申请日：2021-12-22

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 毕永辉 ,  毛佳慧 ,  白建华 ,  孙浩 ,  林志贤 ,  霍伟波

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请实施例提出了一种基于SVM‑WAMCUSUM控制图的高维数据流异常监控方法及系统，该方法包括：获取高维数据流，按照类别信息对高维数据流进行划分获得原始特征集合；根据原始特征集合对SVM进行训练，得到SVM的最优分类超平面函数；利用最优分类超平面函数计算每个特征的得分，进行排序获得特征排序集，不断删除得分最小的特征并对特征排序集进行更新，利用剩余特征再次训练SVM，直到所有特征均被筛选，结束循环、输出最终的特征排序集；保留重要性排名靠前的k个特征，将其训练样本组成数据集Y；根据Y计算出漂移δ的一个无偏估计量并将Y和分别代入WACMCUSUM图和WAPMCUSUM图，计算过程控制统计量和控制限，完成控制图的绘制，当统计量大于控制限时，控制图启动失控信号。

公开(公告)号：CN114239747A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111581957.6

申请日：2021-12-22

Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司

Inventor： 毛佳慧 ,  翟永强 ,  金辉 ,  朱熹 ,  沈代明 ,  倪艳玉

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请提出了一种基于检验统计量的高维数据流变点检验方法及系统，包括：利用WBS2将高维数据流随机分成若干个完整的数据子集；计算数据子集区间的检验统计量值Lt，输出最大检验统计量值的数据点位置，将数据点作为候选点添加至变点候选集中；利用候选点将数据子集一分为二，在候选点的左右两侧再次递归抽取数据子集；重复上述步骤，直到数据子集的长度达到最小长度阈值；计算每个候选点对应的检验统计量值的累加和V，将累加和V除以标准差所得的商V/sv与检验阈值Zα比较；若所得的商V/sv大于检验阈值Zα，则认定该候选点为变点，输出变点的个数和位置。结合了高维数据流的时空依赖性，能够检验和估计位于时间序列边界上的变点，准确率和鲁棒性更高且速度更快。