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龙图腾网恭喜西门子股份公司申请的专利检测异常数据点的系统、设备和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：CN116034325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202180056612.0，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权检测异常数据点的系统、设备和方法是由冯竞;弗拉迪米尔·拉夫里克;孟仰峤;克里斯托弗·保利奇设计研发完成，并于2021-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测异常数据点的系统、设备和方法在说明书摘要公布了：公开了检测与工业环境610相关联的操作数据U中的至少一个异常数据点的系统、设备和方法。该方法包括将一个或多个异常检测模型fi迭代地应用于操作数据U的至少一个子集S，其中基于由被标记为正常的数据点组成的训练数据集L来训练异常检测模型fi；使用异常检测模型fi将该子集S中的子集‑数据点分类为正常数据点N和异常数据点A中的一者；至少利用正常数据点更新训练数据集；在阈值时间期满之后用更新的训练数据集重新训练异常检测模型fi，其中阈值时间基于对训练数据集的更新的次数；以及使用异常检测模型f’i检测操作数据U中的至少一个异常数据点。

本发明授权检测异常数据点的系统、设备和方法在权利要求书中公布了：1.一种检测与工业环境（610）相关联的操作数据（U）中的至少一个异常数据点的方法，其中所述操作数据（U）包括与所述工业环境（610）中的工业资产（612-618）的操作对应的历史数据和流数据，所述方法包括：将一个或多个异常检测模型（fi）应用于所述操作数据（U）的至少一个子集（S），其中基于由被标记为正常的数据点组成的训练数据集（L）来训练所述异常检测模型（fi）；使用所述异常检测模型（fi）将所述子集（S）中的子集-数据点分类为正常数据点（N）和异常数据点（A）中的一者；基于工程软件输入和类似工业环境的操作中的至少一者来确定所述子集-数据点的分类中的置信指数；当不满足置信阈值时，对所述子集-数据点进行重新分类；用所述置信指数和所重新分类的数据点来更新所述训练数据集；至少利用所述正常数据点来更新所述训练数据集；在阈值时间期满之后用所更新的训练数据集重新训练所述异常检测模型（fi），其中所述阈值时间基于对所述训练数据集的更新的次数；以及使用所述异常检测模型检测所述操作数据（U）中的所述至少一个异常数据点；从所述操作数据（U）中移除所述子集；使用重新训练的异常检测模型（fi）检测不含所述子集的剩余操作数据（U）中的所述至少一个异常数据点；将所述重新训练的异常检测模型（fi）应用于所述操作数据（U）的新子集，并将所述新子集中的新数据点分类为所述正常数据点（N）和所述异常数据点（A）中的一者；以及更新所述训练数据集并重新训练所述重新训练的异常检测模型。

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