

桥梁异常状态检测方法、系统、设备及介质.pdf
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桥梁异常状态检测方法、系统、设备及介质.pdf
本发明公开了一种桥梁异常状态检测方法、系统、设备及介质,包括:获取待测桥梁的实时监测数据,构建桥梁实时监测数据的时空分布矩阵,并进行数据预处理操作,得到预处理后的桥梁实时监测数据的时空分布矩阵;计算健康状态下待测桥梁的监测数据的均值的安全阈值;利用时间滑动窗口,对预处理后的桥梁实时监测数据的时空分布矩阵中的每一行监测数据进行遍历,并得到每个时间滑动窗口内的监测数据的均值;将每个时间滑动窗口内的监测数据的均值与健康状态下待测桥梁的监测数据的均值的安全阈值进行对比,得到待测桥梁异常状态检测结果;本发明对实时监
一种异常状态检测方法、装置、系统、设备和介质.pdf
本发明公开了一种异常状态检测方法、装置、系统、设备和介质,所述方法应用于微处理器,所述微处理器与LIN收发器电连接;所述方法包括:判断所述微处理器的工作状态是否满足所述微处理器的睡眠条件;在所述微处理器的工作状态满足所述微处理器的睡眠条件时,判断所述微处理器的接收端口是否处于低电平;在所述微处理器的接收端口处于低电平时,确定所述LIN收发器处于异常状态。本申请能够适用于带有LIN收发器的所有控制器,其通用性强,成本低,自适应性强,能够从异常状态中自动恢复,能够有效提高LIN收发器的通信质量。
数据中心异常检测方法、系统、设备及存储介质.pdf
本申请涉及一种数据中心异常检测方法、系统、设备及存储介质,包括获取监测数据;将获取的所述监测数据基于线性变换将高维数据重构为一组各维度线性无关的低维数据;基于构建的自编码器对降维后得到的所述低维数据进行训练并输出预测值;将训练后得到的所述预测值与获取的真实值进行比对以进行异常检测;通过使用主成成分分析获取的监测数据,将高维监测数据投影为低维有效的特征空间,使用正常样本来训练一个自编码器,可以快速预测某时刻下数据中心的设备是否处于异常状态,在异常发生后,使用高斯核函数的支持向量机得出预测值,来对异常进行分类
时序指标异常检测方法、装置、系统、设备及存储介质.pdf
本公开关于一种时序指标异常检测方法、装置、系统、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,本公开中的检测装置根据预设方式确定目标时序指标在预设时间段的上边界和下边界,预设方式包括响应于参数设置操作预先设定的方式和在没有预先设定的上边界和下边界的情况下使用至少一个边界确定模型确定的方式,并判断目标时序指标在预设时间段内的数据是否超过该上边界和下边界;若超过,则检测装置确定目标时序指标异常。
异常检测方法、装置、设备、介质.pdf
本公开提供了一种异常检测方法、装置、设备、介质,可以应用于大数据技术领域,也可以应用于金融技术领域。该异常检测方法包括:通过埋点获取用户的日志数据,其中,用户的日志数据包括用户操作数据;通过创建流式计算任务,利用数据库引擎查询用户操作数据中与目标字段对应的特征数据,其中,目标字段包括用于判断用户操作数据是否符合预设异常规则所需的字段;在与目标字段对应的特征数据满足预设条件的情况下,计算特征数据与预设异常规则的匹配度;以及根据匹配度,确定用户的异常检测结果信息。