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申请/专利权人：大连中汇达科学仪器有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于分布式传感单元的水生态智能监测方法与系统，包括：获取水生态指数以及水生态指数序列；根据水生态指数的密度差异，得到第一个采样时刻的生态异常传感单元；根据生态异常传感单元的分布和水生态指数，得到异常因子；根据异常因子筛选得到关联异常传感单元；根据关联异常传感单元的水生态指数序列，得到水生态异常可能性；根据水生态异常可能性，得到生态异常传感单元；根据生态异常传感单元，进行对水生态的智能监测。本发明通过水生态异常可能性，检测到更加全面的生态异常传感单元，使得检测结果更加准确。

主权项：1.基于分布式传感单元的水生态智能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获得每个分布式采集单元在每个采样时刻的水生态指数，并构建每个分布式传感单元的水生态指数序列；根据第一个采样时刻的分布式采集单元之间的水生态指数的密度差异，得到第一个采样时刻的若干生态异常传感单元；根据任意时刻的前一时刻的生态异常传感单元的分布和水生态指数的密度差异，得到所述任意时刻的关联疑似异常点及其异常因子；根据关联疑似异常点的异常因子筛选得到若干关联异常传感单元；根据每个关联异常传感单元的水生态指数序列的元素值的波动变化，得到每个关联异常传感单元的水生态异常可能性；根据每个关联异常传感单元的水生态异常可能性，以及每个分布式传感单元的位置和水生态指数的密度差异，得到若干生态异常传感单元；对所有生态异常传感单元，进行水生态的智能监测；所述根据任意时刻的前一时刻的生态异常传感单元的分布和水生态指数的密度差异，得到所述任意时刻的关联疑似异常点及其异常因子，包括的具体步骤如下：在水生态持续监测过程中，将任意一个采样时刻记为目标时刻；将目标时刻的前一采样时刻记为参考时刻；根据分布式传感单元的位置、水生态指数以及采样时间，建立三维LOF空间；将参考时刻的任意一个生态异常传感单元在该三维LOF空间中对应的数据点，记为目标时刻的一个参考异常点；在三维LOF空间中，将任意一个参考异常点的第距离邻域内的任意一个数据点，记为该参考异常点的特征数据点，在该参考异常点的所有特征数据点中，将属于目标时刻的特征数据点记为该参考异常点的关联疑似异常点；其中，为预设的邻域距离参数；根据参考异常点和参考异常点的关联疑似异常点的水生态指数的相似性和局部的密度相似性，得到参考异常点的关联疑似异常点的异常因子；所述根据第一个采样时刻的分布式采集单元之间的水生态指数的密度差异，得到第一个采样时刻的若干生态异常传感单元，包括的具体步骤如下：以分布式传感单元所在的位置为一个维度，分布式传感单元在安装后的第一个采样时刻的水生态指数为一个维度，构建二维LOF空间，将所有分布式传感单元在第一个采样时刻的水生态指数映射到该二维LOF空间中，每个分布式传感单元对应该二维LOF空间中的一个数据点；利用局部异常因子检测算法对该二维LOF空间中的数据点进行异常检测，得到第一个采样时刻的若干异常特征数据点，将任意一个异常特征数据点对应的分布式传感单元记为一个生态异常传感单元；所述根据每个关联异常传感单元的水生态指数序列的元素值的波动变化，得到每个关联异常传感单元的水生态异常可能性，包括的具体步骤如下：获取任意一个关联异常传感单元的水生态指数序列的所有极值，将所有相邻极值的差值绝对值构成的序列，记为该关联异常传感单元的水生态极差序列；将该关联异常传感单元的水生态极差序列均等划分为个序列段，将每个序列段记为关联异常传感单元的极差子序列；其中，为预设的序列段数目；根据该关联异常传感单元的水生态极差序列中最后若干个元素值和该关联异常传感单元的极差子序列的整体元素值差异，得到每个关联异常传感单元的水生态异常可能性；所述根据每个关联异常传感单元的水生态异常可能性，以及每个分布式传感单元的位置和水生态指数的密度差异，得到若干生态异常传感单元，包括的具体步骤如下：根据关联异常传感单元的水生态异常可能性进行筛选得到若干真实异常传感单元；利用局部异常因子检测算法对三维LOF空间中的数据点进行异常检测，得到若干异常数据点；将属于目标时刻的任意一个异常数据点对应的分布式传感单元记为一个特征异常传感单元；将所有真实异常传感单元和特征异常传感单元统称为生态异常传感单元。

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