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申请/专利权人：厦门大学;京信网络系统股份有限公司
摘要：本申请的实施例提供了一种多维KPI数据异常检测模型的训练、识别方法及装置。该方法包括：根据采集到的若干KPI的初始数据，确定若干所述KPI两两之间的相关性值，以对若干所述KPI进行聚类，得到至少一个KPI集群及其中心KPI；对每一所述KPI的初始数据进行预处理，得到每一所述KPI对应的目标数据；采用每一所述中心KPI的目标数据对预先构建的初始异常检测模型进行训练，得到与该中心KPI对应的目标异常检测模型；根据同一所述KPI集群中所述中心KPI与其他KPI之间的相关性值，采用中心KPI异常检测模型全部或部分参数进行迁移以得到与每一所述其他KPI对应的目标异常检测模型。本申请实施例的技术方案可以提高多维KPI数据异常检测模型的训练效率，并保证检测结果的准确性。
主权项：1.一种多维KPI数据异常检测模型的训练方法，其特征在于，包括：根据采集到的若干KPI的初始数据，确定若干所述KPI两两之间的相关性值；根据若干所述KPI两两之间的相关性值对若干所述KPI进行聚类，得到至少一个KPI集群，并确定每一所述KPI集群的中心KPI；对每一所述KPI的初始数据进行预处理，得到每一所述KPI对应的目标数据，所述预处理包括零均值归一化和或数据重构；针对于每一所述中心KPI，采用其对应的目标数据对预先构建的初始异常检测模型进行训练，得到与所述中心KPI对应的目标异常检测模型；根据同一所述KPI集群中所述中心KPI与其他KPI之间的相关性值，将所述中心KPI对应的目标异常检测模型中的全部或部分参数进行迁移以得到与每一所述其他KPI对应的目标异常检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 京信网络系统股份有限公司 多维KPI数据异常检测模型的训练、识别方法及装置
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