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龍圖騰網(wǎng)恭喜超網(wǎng)實業(yè)(成都)股份有限公司申請的專利基于機器學習的廠務設備運行數(shù)據(jù)分析與異常檢測系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119720054B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510227802.4，技術領域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權基于機器學習的廠務設備運行數(shù)據(jù)分析與異常檢測系統(tǒng)是由顏中科;王松超;劉均;游亞平;林虹清;寧鵬;李強;賴俊秀;馬文浩;彭媛設計研發(fā)完成，并于2025-02-28向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于機器學習的廠務設備運行數(shù)據(jù)分析與異常檢測系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于機器學習的廠務設備運行數(shù)據(jù)分析與異常檢測系統(tǒng)，涉及異常檢測技術領域，包括第一特征獲取模塊，獲取第一異常檢測特征集合；第二特征獲取模塊，用于第二異常檢測特征集合；將第一異常檢測特征集合和第二異常檢測特征集合進行合并，構建若干組不同的待篩選異常檢測特征集合；異常檢測評估模塊，獲取異常檢測的模型泛化數(shù)據(jù)和檢測效果數(shù)據(jù)，并基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡構建異常檢測評估模型；構建特征集合?異常檢測效果展示模型，并進行曲線分析得到篩選后的異常檢測特征集合應用于當前的異常檢測，解決不同場景進行異常檢測時，往往難以靈活調(diào)整特征提取策略，導致在特定需求下無法充分捕捉關鍵異常模式，影響檢測的準確性和適應性問題。

本發(fā)明授權基于機器學習的廠務設備運行數(shù)據(jù)分析與異常檢測系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的廠務設備運行數(shù)據(jù)分析與異常檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括第一特征獲取模塊、第二特征獲取模塊、特征選擇模塊、異常檢測評估模塊以及異常檢測應用模塊；第一特征獲取模塊，用于獲取廠務設備運行數(shù)據(jù)，基于第一數(shù)據(jù)變換方法集合對廠務設備運行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)變換并進行特征提取，得到第一異常檢測特征集合；第二特征獲取模塊，用于基于第二數(shù)據(jù)分割方法對廠務設備運行數(shù)據(jù)進行不同窗口大小的數(shù)據(jù)分割并進行特征提取，得到第二異常檢測特征集合；特征選擇模塊，用于將第一異常檢測特征集合和第二異常檢測特征集合進行合并，得到第三異常檢測特征集合，并基于信息增益法和主成分分析進行若干次升維和降維的特征選擇，構建若干組不同的待篩選異常檢測特征集合；異常檢測評估模塊，用于分別根據(jù)若干組不同的待篩選異常檢測特征集合進行異常檢測，獲取異常檢測的模型泛化數(shù)據(jù)和檢測效果數(shù)據(jù)，并基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡構建異常檢測評估模型，輸出異常檢測評估系數(shù)，具體為：所述異常檢測的模型泛化數(shù)據(jù)包括異常檢測模型的模型泛化系數(shù)，所述檢測效果數(shù)據(jù)包括檢測效率系數(shù)和異常檢測精確度系數(shù)；所述異常檢測評估系數(shù)的具體計算公式如下： ；式中，為異常檢測評估系數(shù)，為模型泛化系數(shù)的預設比例系數(shù)，為檢測效率系數(shù)的預設比例系數(shù)，為異常檢測精確度系數(shù)的預設比例系數(shù)，為模型泛化系數(shù)，為檢測效率系數(shù)，為異常檢測精確度系數(shù)；異常檢測應用模塊，用于根據(jù)每組待篩選異常檢測特征集合和對應的異常檢測評估模型構建特征集合-異常檢測效果展示模型，并進行曲線分析得到篩選后的異常檢測特征集合應用于當前的異常檢測。

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