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公开(公告)号：CN108647737A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810471537.4
申请日：2018-05-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种基于聚类的自适应时间序列异常检测方法及装置，该方法包括：通过SAX方法对训练集中的时间序列进行降维和符号化，得到符号化的时间序列；根据符号化的时间序列构建前缀树；通过滑动窗口从测试集中提取测试子序列，并判断测试集中提取的测试子序列与前缀树中的一个路径匹配时，将该提取的测试子序列标记为正常。本发明通过降维来减少可能的时间和空间复杂度，并且其中的模型可在测试数据过程中自我修改并适应新的模式，适用于具有有一定规律或者周期性的数据集。
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