本发明公开了一种异常消费模式判定方法。该方法首先获取客户的消费行为习惯模式Ai，以及当前使用者的消费行为整体模式Bi，i对应消费模式中的序号；然后判断当前使用者的消费模式与客户的消费行为习惯模式中不符合常规值的参数个数；根据判断结果，若不符合常规值的参数个数小于3个，则当前使用者可以继续消费，若不符合常规值的参数个数大于或等于3个，则关闭消费账号。通过本发明可以实现在无需向用户进行确认的情况下及时判断当前实际使用者是否异常，并及时制止可能的异常消费行为，保护用户的财产安全的效果。
📄 202010703167X
📂 G06K9_62
👤 金陵科技学院
📅 2020-07-21
一种基于改进的格拉布斯检验法的异常值识别方法，用于气体浓度补偿值中异常值的检测和去除，所述的方法包括步骤：S1、建立数据模型；S2、标准模型缺陷，替换均值；S3、改进算法模型，替换均值引入参考值；S4、重新计算统计值Hi，判断异常值。本发明在异常值占比较多的情况下，可以有效的识别并去除异常值，保留真实值，从而提高数据的准确性。
📄 2023105856582
📂 G06F18_2433
👤 淮阴工学院
📅 2023-05-23
一种快递物流配送异常检测方法，用于快速有效地发现快递物流在配送过程中出现的配送时间延迟，过程错误(绕路)，终点错误(未送达正确目的地)等异常配送情况。通过分析快递物流配送轨迹数据的多属性特点，提出将基于距离与基于角度的异常检测算法思想相结合的方法来度量每条轨迹子段的异常程度；将对配送时间延迟的检测转化为对配送过程平均速度的检测；利用轨迹数据的位置坐标、城市编号、城市级别等属性，对配送终点错误进行检测。采用本发明方法，可以快速准确地发现快递物流的异常配送情况，及时反馈给物流企业进行处理，减少经济损失，为提高物流企业的竞争力创造条件。
📄 2016101190074
📂 G06Q10_08
👤 重庆邮电大学
📅 2016-03-03
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