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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;哈尔滨工业大学申请的专利基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品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：CN116304589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310156625.6，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品是由黄建平;王红凯;冯珺;彭梁英;潘司晨;赵帅;陈浩;李钟煦;丁小欧;王宏志设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品，可应用于数据修复技术领域。该方法包括：确定多元时间序列中的待修复时间区间；根据所述待修复时间区间建立依赖网络；根据所述依赖网络获取可变特征预测顺序以及对应的预测模型字典；根据所述可变特征预测顺序和所述预测模型字典确定可变特征对应的候选修复值；根据所述候选修复值更新所述多元时间序列，实现时序数据的修复。因此，本申请对多元时间序列进行划分，并采用上类约束的算法对多元时间序列进行修复从而保证在修复过程中不引入新的约束的违规，在提高了错误数据修复结果的准确率和可靠度的前提下提高了错误数据的修复速度。

本发明授权基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法，其特征在于，所述方法包括： 确定多元时间序列中的待修复时间区间； 根据所述待修复时间区间建立依赖网络； 根据所述依赖网络获取可变特征预测顺序以及对应的预测模型字典； 根据所述可变特征预测顺序和所述预测模型字典确定可变特征对应的候选修复值； 根据所述候选修复值更新所述多元时间序列，实现时序数据的修复； 所述根据所述待修复时间区间建立依赖网络，包括： 获取所述待修复时间区间内的可变特征集合； 根据所述可变特征集合中的可变特征之间的依赖关系，建立可变特征依赖网络有向图，实现依赖网络的建立； 所述根据所述依赖网络获取可变特征预测顺序以及对应的预测模型字典，包括： 分析所述可变特征依赖网络有向图； 根据所述可变特征依赖网络有向图获取可变特征预测顺序； 根据所述可变特征依赖网络有向图学习可变特征预测模型，获取所述可变特征预测顺序对应的预测模型字典； 所述根据所述可变特征预测顺序和所述预测模型字典确定可变特征对应的候选修复值，包括： 从所述预测模型字典中获取所述可变特征预测顺序对应的机器学习模型信息； 利用所述机器学习模型信息和所述可变特征预测顺序确定可变特征对应的候选修复值。

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国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;哈尔滨工业大学，其通讯地址为：310007 浙江省杭州市黄龙路8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”。

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