一种基于SIP-LOF的观测数据异常识别方法

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一种基于SIP-LOF的观测数据异常识别方法
申请号:CN202411602511
申请日期:2024-11-11
公开号:CN119848713A
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
一种基于SIP‑LOF的观测数据异常识别方法,包括以下步骤:先将待检测的观测数据通过PLR‑SIP方法提取出所有的数据点,再以起始与终点两个数据点作为分割点,计算两个分割点之间y向距离最大的点,然后依次计算相邻两个分割点之间y向距离最大的点,得到多个分割点,相邻两个分割点之间形成子序列;提取子序列的多种特征值,根据所有的特征值构建多维空间,然后将所有的特征值映射在多维空间中,计算每种特征值之间的距离;将距离值按大小排列之后找到每个样本的第k距离和前k个近邻,然后计算每个样本到k个近邻的可达距离、局部可达密度,然后进行局部离群因子LOF计算,得到LOF值。本发明能够在海量数据中快速自动定位异常数据。
技术关键词
异常识别方法 特征值 序列 密度 样本 定位异常数据 因子 模式检测 终点 极值 元素 线段 算法
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