发明专利已授权

一种基于增量局部异常因子的机械流式数据清洗方法

Name: 一种基于增量局部异常因子的机械流式数据清洗方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2022100240175
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210024017.5 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2022-01-11

公开号

CN114490603B

公开日

2024-09-24

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_215

IPC 分类号

G06F16_215 , G06F18_2433 , G06F18_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业数据预处理, 设备状态监测, 智能制造, 预测性维护

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摘要

本发明公开了一种基于增量局部异常因子的机械流式数据清洗方法，属于机械故障诊断及状态监测技术领域，所述方法包括：构建局部异常因子模型，获取历史监测数据集，将历史监测数据进行多维特征属性特征提取，并形成历史监测数据LOF结果集；根据流式在线监测数据，基于增量流入LOF将历史监测数据LOF结果集更新为流式数据LOF结果集；根据流式数据LOF结果集，基于增量删除LOF，对流式在线监测数据进行数据清洗。本发明仅对受流入数据影响的数据对象进行变量值的查询计算和域的更新，并通过异常阈值识别并删除异常数据，计算复杂度相比传统LOF大大降低，计算耗时更小，能够满足一般流式监测数据质量保障实时性要求。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114490603B

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该专利的转让价格是多少？

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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

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当前第 / 件

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