买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种融合全局和局部特征的流式时序子序列异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119646701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411672007.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种融合全局和局部特征的流式时序子序列异常检测方法是由郑渤龙;王文婧;岳子洋;许玲设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合全局和局部特征的流式时序子序列异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于时间序列异常检测技术领域，具体涉及一种融合全局和局部特征的流式时序子序列异常检测方法，包括：将初始批次所有子序列聚类，构建倒排索引，对每个子序列进行近似近邻搜索；计算每个子序列的异常分数，所用计算公式用于衡量子序列分别与其近邻以及包含其近邻的各簇簇心的偏差以及近邻分布的分散性，实现全局和局部特征融合；将当前各簇作为历史簇，计算每个历史簇的簇中各子序列与该簇簇心的最大距离，作为该历史簇的密度参数；将最新批次所有子序列聚类，计算每个新簇簇心分别与各历史簇簇心的欧式距离，基于该欧式距离与各历史簇的密度参数的对比进行簇合并，重复执行近邻搜索和异常分数计算。本发明能实现大规模流式数据精确检测。

本发明授权一种融合全局和局部特征的流式时序子序列异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合全局和局部特征的流式时序子序列异常检测方法，其特征在于，包括： S1、将初始批次时序数据划分为多个子序列；对所述多个子序列聚类，得到个簇，为每个簇构建一个倒排列表，构成倒排索引； S2、通过倒排索引对每个子序列进行近似近邻搜索，得到该子序列的k个近邻；根据子序列异常分数计算公式，计算得到每个子序列的异常分数，其中，所述计算公式用于衡量子序列分别与其近邻以及包含其近邻的各簇簇心的偏差以及近邻分布的分散性，实现全局和局部特征的融合； S3、将当前各簇均作为历史簇，将最新批次时序数据划分为多个子序列，并对该批次所有子序列聚类，得到个新簇；计算每个新簇的簇心分别与各历史簇簇心的欧式距离，将该新簇合并至该欧式距离小于某历史簇的密度参数的该某历史簇中，未合并的新簇作为独立的簇存在，更新合并后的各簇的簇心和密度参数，删除倒排列表中的过期子序列，更新倒排索引，其中，初始批次对应的各簇的密度参数为对应簇的簇中各子序列与该簇簇心的最大距离；基于更新后的簇重复执行S2，得到最新批次时序数据中各子序列的异常分数，实现流式时序子序列异常检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。