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申请/专利权人：苏州普康智慧养老产业科技有限公司;浙江普康智慧养老产业科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及用于智能服务终端的运行情况智能监测方法，包括：采集每个维度数据种类在若干天中的若干历史维度运行数据；根据同一维度数据种类在同一天内历史维度运行数据的运行周期变化情况得到分界因子；根据分界因子对历史维度运行数据进行划分得到若干运行数据段；根据相同序号的运行数据段在不同维度数据种类之间的关联情况以及分界因子，对若干维度数据种类进行组合，得到若干维度种类组合；根据维度种类组合在节点结构内每个历史维度运行数据与其他历史维度运行数据对应节点结构之间连接边的相似情况，得到若干异常维度运行数据。本发明使对应的聚类结果更加准确，提高了对智能服务终端的运行数据的检测效率。

主权项：1.用于智能服务终端的运行情况智能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集每个维度数据种类在若干天中的若干历史维度运行数据，所述历史维度运行数据对应一个记录时间；根据同一维度数据种类在同一天内历史维度运行数据的运行周期变化情况以及运行趋势差异情况，得到每个历史维度运行数据的分界因子；根据分界因子，对每个维度数据种类在若干天中的若干历史维度运行数据进行划分，得到若干运行数据段；根据相同序号的运行数据段在不同维度数据种类之间的关联情况、数据运行规律的变化情况、对应的每个历史维度运行数据的分界因子以及记录时间，对若干维度数据种类进行组合，得到每个维度数据种类的若干维度种类组合；根据维度种类组合中的若干历史维度运行数据在节点结构内每个历史维度运行数据与其他历史维度运行数据对应节点结构之间连接边的相似情况，对若干历史维度运行数据进行监测，得到若干异常维度运行数据；所述根据相同序号的运行数据段在不同维度数据种类之间的关联情况、数据运行规律的变化情况、对应的每个历史维度运行数据的分界因子以及记录时间，对若干维度数据种类进行组合，得到每个维度数据种类的若干维度种类组合，包括的具体方法为：对于第a个维度数据种类在第b天中的第f个运行数据段，将第f个运行数据段中第一个历史维度运行数据与最后一个历史维度运行数据之间记录时间的差值的绝对值，记为第f个运行数据段的运行时间量；将第f个运行数据段的运行时间量与第f个运行数据段中所有历史维度运行数据的比值，记为第f个运行数据段的单段运行时间值；将第a个维度数据种类在第b天中所有运行数据段的单段运行时间值的方差，记为第a个维度数据种类在第b天中的单日运行时间值；将所有维度数据种类在第b天的单日运行时间值的均值，记为第b天的单日数据运行程度；将第a1个维度数据种类在第b天中第f个运行数据段中所有历史维度运行数据的分界因子的均值，记为第一运行分界均值，将第a2个维度数据种类在第b天中第f个运行数据段中所有历史维度运行数据的分界因子的均值，记为第二运行分界均值，将第一运行分界均值与第二运行分界均值的均值，记为第b天内第a1个维度数据种类中的第f个运行数据段与第a2个维度数据种类中的第f个运行数据段的维度分界参考值；将第b天内第a1个维度数据种类与第a2个维度数据种类之间的所有同一序号运行数据段的维度分界参考值进行线性归一化，将归一化后的每个维度分界参考值记为维度分界参考因子；根据每一天的单日数据运行程度，每一天内第a1个维度数据种类中的第f个运行数据段与第a2个维度数据种类中的第f个运行数据段的维度分界参考因子，以及第a1个维度数据种类与第a2个维度数据种类在每一天不同维度数据种类之间同一序号分段的关联情况，得到第a1个维度数据种类与第a2个维度数据种类的维度关联因子；将任意一个维度数据种类记为目标维度数据种类，将除目标维度数据种类以外的每个维度数据种类记为参考维度数据种类；对于任意一个参考维度数据种类，预设一个维度关联因子阈值T5，若目标维度数据种类与参考维度数据种类的维度关联因子大于T5，将目标维度数据种类与参考维度数据种类构成的组合记为目标维度数据种类的维度种类组合；所述维度关联因子具体为：将第b天内第a1个维度数据种类中的第f个运行数据段，与第a2个维度数据种类中的第f个运行数据段的维度分界参考因子记为第一参考因子；将第b天内第a1个维度数据种类中的第f个运行数据段，与第a2个维度数据种类中的第f个运行数据段的皮尔逊相关系数，记为第b天内第a1个维度数据种类与第a2个维度数据种类的第一相关系数；将所有天内第a1个维度数据种类与第a2个维度数据种类的第一相关系数的均值记为第四均值；将第b天的单日数据运行程度的反比例归一化值与第四均值的乘积，记为第b天内第a1个维度数据种类与第a1个维度数据种类的第二乘积；将所有天内第a1个维度数据种类与第a1个维度数据种类的第二乘积的均值，记为第a1个维度数据种类与第a2个维度数据种类的维度关联程度；获取所有任意两个维度数据种类之间的维度关联程度，将所有维度关联程度进行线性归一化，将归一化后的每个维度关联程度记为维度关联因子。

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