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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)申請的專利聯(lián)合小波變換和拓?fù)涑志眯造氐臅r間序列異常檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117150405B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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?zhí)?專利號為：202311116102.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)聯(lián)合小波變換和拓?fù)涑志眯造氐臅r間序列異常檢測方法是由李軍利;涂有軍;王雅楠;邵婷;高鈺鑫;張韓設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-08-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本聯(lián)合小波變換和拓?fù)涑志眯造氐臅r間序列異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種聯(lián)合小波變換和拓?fù)涑志眯造氐臅r間序列異常檢測方法，包括：基于小波函數(shù)和分解級數(shù)，將待檢測的時間序列分解為不同級數(shù)的小波分量；將分解后得到的小波分量作為變量序列，并將變量序列通過Takens嵌入定理嵌入至三維空間中，并將不同的小波分量的點云重構(gòu)到三維空間；對重構(gòu)后的小波分量的點云數(shù)據(jù)進行逆變換，以得到重構(gòu)的時間序列；將重構(gòu)的時間序列劃分為窗口，并計算每個窗口的持久性熵；若計算得到的窗口的持久性熵超過預(yù)設(shè)的持久性熵閾值，則該窗口為異常窗口。本發(fā)明基于小波分析來提取時間序列的特征和結(jié)構(gòu)信息，并基于拓?fù)涑志眯造貋矶攘繒r間序列的復(fù)雜度和規(guī)律性，具有良好的檢測準(zhǔn)確性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)聯(lián)合小波變換和拓?fù)涑志眯造氐臅r間序列異常檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種聯(lián)合小波變換和拓?fù)涑志眯造氐臅r間序列異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于小波函數(shù)和分解級數(shù)，將待檢測的時間序列分解為不同級數(shù)的小波分量；所述待檢測的時間序列為氣溫數(shù)據(jù)，選擇wavedec函數(shù)將待檢測的時間序列分解為不同級數(shù)的小波分量，選取Daubechies小波函數(shù)進行分解； 將分解后得到的小波分量作為變量序列，并將所述變量序列通過Takens嵌入定理嵌入至三維空間中，并將不同的小波分量的點云重構(gòu)到三維空間； 使用python中的Scikit-learn庫中的高斯過程回歸模型對重構(gòu)后的小波分量的點云數(shù)據(jù)進行逆變換，以得到重構(gòu)的時間序列； 將重構(gòu)的時間序列劃分為固定大小的滑動窗口，并通過以下步驟計算每個滑動窗口的持久性熵：將每個滑動窗口進行Takens嵌入成點云；設(shè)置分辨率閾值V1V2…VK，并構(gòu)造VR濾波：基于濾波，生成對應(yīng)各個滑動窗口的持久性圖；定義所述持久性圖中的持久性對集合P，其中，每個持久性對p,q表示一個特征的出現(xiàn)時間和消失時間，計算其持久性長度l＝q-p，表示該特征在持久性圖中持續(xù)的時間；計算所述持久性圖中該持久性長度l的頻率分布，得到頻率分布函數(shù)fl；根據(jù)所述頻率分布函數(shù)計算持久性長度l的概率：pl＝fl∑fl；其中，pl表示持久性長度l的概率，fl表示頻率分布函數(shù)，并通過以下公式計算持久性熵：H＝-∑pl*logpl，其中，H表示持久性熵； 將計算得到的各個窗口的持久性熵與預(yù)設(shè)的持久性熵閾值進行比較，若一窗口的持久性熵超過所述持久性熵閾值，則該窗口為異常窗口。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：230036 安徽省合肥市蜀山區(qū)長江西路130號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。