环境传感器的采集数据流中连续异常检测的抽样高斯过程回归模型方法[CN201310295975.7] - 哈尔滨工业大学

专利申请

2013-07-15
公布公告

2016-03-16
授权日期

2016-03-16
终止

2026-03-14

环境传感器的采集数据流中连续异常检测的抽样高斯过程回归模型方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201310295975.7 申请日期： 2013-07-15 专利主类别： G06F19/00 {{ classMap["G06F19/00"] }}

申请人名称：哈尔滨工业大学

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申请人地址：黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

专利分类项目

G06F19/00 : 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法

专利注册信息

初审公告期号	2013-07-15	初审公告日期	2016-03-16
注册公告期号	2016-03-16	注册公告日期	2016-03-16
专用权期限	2016-03-16 - 2026-03-14	专利类型	发明授权
代理组织机构	哈尔滨市松花江专利商标事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

环境传感器的采集数据流中连续异常检测的抽样GPR方法，属于环境传感器的数据监测技术领域。本发明是为了解决传统的环境传感器数据流异常检测中由于数据计算量大，不能实时的进行异常检测的问题。它基于预测模型的方法，通过历史数据建立预测模型，得到当前数据的均值和置信区间，将当前数据值与置信区间比较，如果超出区间，则认为其为异常数据，这种方法只需要较少的历史数据，算法执行效率增加，且输入的训练数据不要求具有分类标签，能够根据实时到达的数据自适应地检测异常情况，适应于环境传感器的实时异常检测要求。本发明用于环境传感器的采集数据流中连续异常数据检测。

法律进度