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| 专利/申请号： | CN202110440193.2 | 专利名称： | 一种基于局部特征异常因子的初馏塔采样数据粗差判别方法 |
| 申请日： | 2021-04-18 | 申请/专利权人 | 宁波大学科学技术学院 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 浙江省宁波市慈溪市白沙路街道文蔚路521号宁波大学科学技术学院机械工程与自动化学院 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06K9/62分类检索 其他专利转让搜索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 19000.0元 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要：本发明公开一种基于局部特征异常因子的初馏塔采样数据粗差判别方法，通过设计一种局部特征异常因子来量化各个样本数据的异常程度，从而可以将局部特征异常因子较大的样本数据判别为粗差。本发明方法需要先通过为各个样本数据找到多个近邻样本数据，然后以近邻样本数据为参考数据集，通过优化得到能区分该样本数据与其近邻之间差异的局部特征，从而计算得到局部特征异常因子。本发明方法未曾涉及计算马氏距离，而是寻找各个样本数据的近邻样本数据，并通过变换向量最大化两者之间的差异，从而通过局部特征与原点之间的距离来判别各个样本是否为粗差。因此，本发明方法可同时给出样本数据是否为粗差数据及其采样数据集中有多少个粗差数据的判别。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2023/10/03 | 授权 | |
| 2021/08/20 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 202110440193.2 申请日: 2021.04.18 |
| 2021/08/03 | 公开 |
