申请/专利权人：刘吉耘

申请日：2020-09-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112101468B

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.01.05#实质审查的生效;2020.12.18#公开

摘要：本发明公开了一种序列组合中判定异常序列的方法，涉及大数据中异常数据分析技术领域，其主要包括以下步骤：预先获取待判定的多个序列的组合A、将该序列组合A建立二维网格模型、按照纵向提取对应列数据的方式重新组合获得多个序列的组合T；对T中每个序列进行递增或递减排序，获得多个序列的组合S；对S中每个序列中的数据进行计算分析，获得参考值R，根据参考值再对序列组合A中各个序列的对应数据进行误差分析，误差占比过大则判断该序列为异常序列。本发明能够在满足大部分场景下，从一组大部分正常、少部分异常的近似序列中识别异常序列，从数列组合本身出发进行分析，不仅判定方式简单有效，且判定灵敏度较高。

主权项：1.一种在序列组合中判定异常序列的方法，其特征在于，包括如下步骤：建立m组序列A的二维网格模型，按照纵向提取的方式分别对m组所述序列A中的数据进行一维序列排列，获得n组序列T；其中，m和n均为大于1的自然数；对每组所述序列T中的数据进行递增或递减排序，获得n组序列S；对所述序列组S中的每个序列Sii＝1,2,…,n中的数据进行逐差分析，基于相邻数据之间的差值与预设阈值的比较结果来判断该相邻数据中是否存在跳变数据点，判断跳变数据点的步骤包括：设定一个分段门限值K1；然后将所述序列Si中，相邻数据之间的差值与所述分段门限值K1比较大小；如该相邻数据之间的差值大于所述分段门限值K1，则认定该相邻数据中的一者为跳变数据点，如存在跳变数据点，则将该所述序列Si中跳变数据点作为分段点，拟设该所述序列Si中跳变数据点数量为k，则该序列Si中的数据被分为k+1段子序列Fij，其中，j＝1,2,…,k+1；取其中包含数据个数最多的一段子序列Fi,max，将该子序列Fi,max中的数据作为参考正常数据点；如不存在跳变数据点，则将该所述序列Si中的所有数据作为参考正常数据点；基于参考正常数据点通过预设算法获得该序列Si的参考值Ri，参考值Ri是取序列Si分段后包含数据最多的子序列Fi,max的数据作为参考正常数据点，并求平均值；根据所述参考值Rii＝1,2,…,n分别对所述序列Ajj＝1,2,…,m中的数据Pji进行误差比对，并判定数据Pji是否属于异常点；根据所述序列Aj中异常点的占比大小判断Aj是否属于异常序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 刘吉耘 一种在序列组合中判定异常序列的方法

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