发明专利已授权

基于图正则增量非负矩阵分解的采矿场景异常检测方法

📄 申请号：CN202111509423.2 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2021-12-10

公开号

CN114238854B

公开日

2025-05-16

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06F17_16 , G06F17_10 , G06F17_18 , G06F18_2133 , G08B21_18 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法数据挖掘异常检测

应用场景

矿山安全监控, 矿井环境监测, 采矿设备故障诊断, 智能矿山, 工业安全生产

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摘要

本发明提供一种基于图正则增量非负矩阵分解的采矿场景异常检测方法，属于异常检测与诊断技术领域和智能安全领域。该方法首先使用两套设备采集正常状态下的采矿环境信息，两套设备获得的数据均分别做以下处理；将数据进行预处理获得训练集X'；然后通过图正则增量非负矩阵分解得到最优基矩阵Wnew和系数矩阵Hnew；由此建立监控统计量N2和SPE,计算两套设备训练集的控制限；再重新采集数据(测试集X”)进行检测，计算测试集X”的统计量，最后将该统计量与两套控制限进行对比，从而判断采矿场景是否异常；当场景异常时，将最大的或较大的几个贡献值作为异常原因上传至控制接口以展示。该方法解决传统采矿场景异常检测不及时、不准确等弊端，打造数字化矿业。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于特征融合和多核学习的行人再识别方法

当前第 / 件

一种基于深度学习与自然语言处理的网络威胁情报分析攻击场景图(ASG)生成方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2433)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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