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龍圖騰網(wǎng)恭喜中鉅(陜西)工程咨詢管理有限公司申請(qǐng)的專利用于大氣污染監(jiān)測(cè)的異常數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119807917B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510293272.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/243；該發(fā)明授權(quán)用于大氣污染監(jiān)測(cè)的異常數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是由宋冰冰;王軍;趙艷秋;何健;葉坤坤;張勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于大氣污染監(jiān)測(cè)的異常數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及用于大氣污染監(jiān)測(cè)的異常數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：獲取氣體的濃度時(shí)序序列與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)序序列；對(duì)濃度時(shí)序序列進(jìn)行初步評(píng)估得到初步異常程度；依次對(duì)濃度時(shí)序序列進(jìn)行分割、擬合確定子序列以及目標(biāo)曲線；基于目標(biāo)曲線劃分出分割序列、分割匹配序列；基于分割序列與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)序序列之間相關(guān)性隨時(shí)間的變化分析氣體濃度變化趨勢(shì)的偏移特征確定趨勢(shì)時(shí)序偏移度，結(jié)合濃度時(shí)序序列的正態(tài)分布擬合結(jié)果確定檢測(cè)影響權(quán)重；根據(jù)檢測(cè)影響權(quán)重與初步異常程度獲取監(jiān)測(cè)點(diǎn)處每種氣體的濃度數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)。本申請(qǐng)通過自適應(yīng)確定孤立樹的決策權(quán)重，提高濃度數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)用于大氣污染監(jiān)測(cè)的異常數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.用于大氣污染監(jiān)測(cè)的異常數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下模塊：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取監(jiān)測(cè)點(diǎn)處每種氣體的濃度時(shí)序序列與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)序序列；初步評(píng)估模塊，用于對(duì)每種氣體的濃度時(shí)序序列和標(biāo)準(zhǔn)時(shí)序序列進(jìn)行差異性度量，將所述差異性度量的結(jié)果作為所述濃度時(shí)序序列的初步異常程度；數(shù)據(jù)處理模塊，用于依次對(duì)每種氣體的濃度時(shí)序序列進(jìn)行分割、擬合確定子序列以及每個(gè)子序列的目標(biāo)曲線；基于目標(biāo)曲線上的波谷點(diǎn)分別從每種氣體的濃度時(shí)序序列與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)序序列劃分出分割序列、分割匹配序列；基于所述濃度時(shí)序序列的分割序列與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)序序列之間相關(guān)性隨時(shí)間的變化分析氣體濃度變化趨勢(shì)的偏移特征確定分割序列的趨勢(shì)時(shí)序偏移度；基于所述趨勢(shì)時(shí)序偏移度以及所述濃度時(shí)序序列的正態(tài)分布擬合結(jié)果確定分割序列的檢測(cè)影響權(quán)重；濃度異常檢測(cè)模塊，用于根據(jù)分割序列的檢測(cè)影響權(quán)重與分割序列所在濃度時(shí)序序列的初步異常程度獲取監(jiān)測(cè)點(diǎn)處每種氣體的濃度數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，完成對(duì)氣體濃度數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)；所述監(jiān)測(cè)點(diǎn)處每種氣體的濃度數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)的獲取方式為：根據(jù)每個(gè)分割序列的檢測(cè)影響權(quán)重與氣體濃度時(shí)序序列的初步異常程度獲取每棵孤立樹的決策權(quán)重；對(duì)于監(jiān)測(cè)點(diǎn)處的每種氣體，利用每種氣體的濃度時(shí)序序列訓(xùn)練孤立森林模型；將監(jiān)測(cè)點(diǎn)處每種氣體的待檢測(cè)的濃度數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練所得孤立森林模型中，結(jié)合所有孤立樹的決策權(quán)重得到待檢測(cè)的濃度數(shù)據(jù)的異常得分，將異常得分大于閾值的濃度數(shù)據(jù)作為異常數(shù)據(jù)。

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