时序指标异常检测方法、设备及装置.pdf
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时序指标异常检测方法、设备及装置.pdf
本申请公开了一种时序指标异常检测方法、设备及装置,该方法包括:获取待检测业务的多个时序指标信息;依据过滤条件,对多个时序指标信息进行过滤,保留符合预设过滤条件的时序指标信息,其中,过滤条件对应异常检测的条件;将符合预设过滤条件的时序指标信息添加标签,形成第一时序指标信息,其中,标签用于标识异常检测的条件;将第一时序指标信息转发至预设工作节点上,预设的工作节点与标签对应;将同一预设的工作节点上的第一时序指标信息进行异常检测;确定是否输出异常提示。通过该方法实现适用各种业务场景时序指标异常的检测。
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。
航空液压泵站时序异常检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种航空液压泵站时序异常检测方法,通过对航空液压泵站的时序数据进行预处理,筛除无意义数据和不符合工业标准的明显异常数据,通过对预处理后的时序数据按工作状况进行分类分割,在同一类数据中进行异常检测,同时对检测过程进行剪枝处理,能够缩短检测时间并提升检测效率,经过上述两次检测筛除异常数据后,待测数据量大大减少,再进行局部离群因子检测,既保留了局部离群因子检测方法的精准度,又减少了该检测方法的时间复杂度,进一步提升了检测速度,快速的输出异常检测结果,帮助技术人员精确、及时地掌握设备运行过程中的异常情
物联网卡时序异常检测方法及装置.pdf
本发明公开了一种物联网卡时序异常检测方法及装置,其中该方法包括:获取目标物联网卡时序数据;将所述目标物联网卡时序数据输入至异常预测网络模型,以得到事前异常预测结果;将所述目标物联网卡时序数据输入至异常检测网络模型,以得到事后异常检测结果;所述异常检测网络模型包括神经网络模型;根据所述事前异常预测结果和所述事后异常检测结果,确定所述目标物联网卡时序数据的异常检测结果。可见,本发明能够全面精确地检测物联网卡时序数据的异常,有利于提高物联网卡系统的稳定性,进而实现更加智能化的物联平台数据监管。
一种时序数据的异常检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种时序数据的异常检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取待检测时序数据;将待检测时序数据输入目标局部异常检测模型,获得第一状态时序数据;将待检测时序数据输入目标异常检测网络模型,获得第二状态时序数据,目标异常检测网络模型为基于数据重构误差的深度学习模型;根据第一状态时序数据和第二状态时序数据确定待检测时序数据中的异常状态数据,实现提高时序数据的检测精度,保障业务平台的正常运行。