公开(公告)号：CN110941542B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN201911076540.7

申请日：2019-11-06

申请人： 国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

发明人： 陈南 ,  钱偲书 ,  张晶 ,  张露维 ,  宋轶慧 ,  刘文意 ,  陈晨 ,  邵佳炜 ,  李科心 ,  李静

IPC分类号： G06F11/34

摘要： 本发明公开了一种基于弹性网络的集成高维数据异常检测系统，包括对应于高维数据中每一维度的单层系统和与每一维度的单层系统连接的总成集成模块；单层系统包括：数据模块；异常打分模块，第一输入端与数据模块连接；选择模块，输入端与异常打分模块的第一输出端连接；弹性网络模块，输入端与选择模块连接，输出端与异常打分模块的第二输入端连接；单层集成模块，与异常打分模块的第二输出端连接；总成集成模块与每一维度的单层集成模块连接。此方法解决了高维数据异常检测的个体预测误差大，检测精度低和稳定性差的问题，实现了高维数据个体预测模型的小误差、高精度，保证了异常检测的稳定性。

公开(公告)号：CN111835361A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010689825.4

申请日：2020-07-17

申请人： 国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

发明人： 施凌鹏 ,  卢士达 ,  陈琰 ,  陈晓露 ,  富宇 ,  杨堤 ,  姚亦凡 ,  刘逸逸 ,  王肖薇 ,  李科心 ,  李静 ,  祝蓓

IPC分类号： H03M7/30

摘要： 本发明公开了一种数据相似性检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：将原始数据划分为若干个具有预设级别的数据块；将每一所述数据块划分为若干个子数据块；对每一所述子数据块进行特征提取，以获取每一所述子数据块对应的局部特征；将每一所述数据块的所有所述局部特征划分为若干组；构建每一组的超级特征；对所有所述超级特征进行对比，以得到所有所述数据块间的相似性检测结果。本发明有效地降低了数据块局部特征提取的计算开销和时间开销，极大地提高了数据相似性检测的效率和精确度，进而提高了数据增量压缩的效率。

公开(公告)号：CN111835361B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202010689825.4

申请日：2020-07-17

申请人： 国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

发明人： 施凌鹏 ,  卢士达 ,  陈琰 ,  陈晓露 ,  富宇 ,  杨堤 ,  姚亦凡 ,  刘逸逸 ,  王肖薇 ,  李科心 ,  李静 ,  祝蓓

IPC分类号： H03M7/30

摘要： 本发明公开了一种数据相似性检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：将原始数据划分为若干个具有预设级别的数据块；将每一所述数据块划分为若干个子数据块；对每一所述子数据块进行特征提取，以获取每一所述子数据块对应的局部特征；将每一所述数据块的所有所述局部特征划分为若干组；构建每一组的超级特征；对所有所述超级特征进行对比，以得到所有所述数据块间的相似性检测结果。本发明有效地降低了数据块局部特征提取的计算开销和时间开销，极大地提高了数据相似性检测的效率和精确度，进而提高了数据增量压缩的效率。

公开(公告)号：CN110941542A

公开(公告)日：2020-03-31

申请号：CN201911076540.7

申请日：2019-11-06

申请人： 国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

发明人： 陈南 ,  钱偲书 ,  张晶 ,  张露维 ,  宋轶慧 ,  刘文意 ,  陈晨 ,  邵佳炜 ,  李科心 ,  李静

IPC分类号： G06F11/34

摘要： 本发明公开了一种基于弹性网络的集成高维数据异常检测系统，包括对应于高维数据中每一维度的单层系统和与每一维度的单层系统连接的总成集成模块；单层系统包括：数据模块；异常打分模块，第一输入端与数据模块连接；选择模块，输入端与异常打分模块的第一输出端连接；弹性网络模块，输入端与选择模块连接，输出端与异常打分模块的第二输入端连接；单层集成模块，与异常打分模块的第二输出端连接；总成集成模块与每一维度的单层集成模块连接。此方法解决了高维数据异常检测的个体预测误差大，检测精度低和稳定性差的问题，实现了高维数据个体预测模型的小误差、高精度，保证了异常检测的稳定性。

公开(公告)号：CN110956248A

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201811170297.0

申请日：2018-09-27

申请人： 南京航空航天大学

发明人： 李科心 ,  李静 ,  沈力 ,  杜红军 ,  刘树吉 ,  陈硕 ,  乔林

IPC分类号： G06N3/00 ,  G06N3/12

摘要： 本发明公开了一种新颖的、面向多维数据的改进隔离森林异常值检测算法。利用该算法对于异常值检识别问题，我们只需要通过对原始数据集进行随机采样生成若干个子数据集，然后在每个子数据集上建立隔离树，从而不需要大量的计算和比较。以往的异常值检测需要大量计算每个数据对象之间的距离，此过程非常消耗时间，本发明在检测异常值的时候，并不需要大量的计算和比较，只需要进行隔离树的构建，然后根据建立的适应度函数利用遗传算法将检测准确度高、差异性大的隔离树选择出来，进而生成隔离森林，实现异常值的识别。本发明实现了异常值的精确检测，提高了检测的稳定性，减少了计算消耗和内存占用。

公开(公告)号：CN109765332A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201811482866.5

申请日：2018-12-05

申请人： 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 ,  南京航空航天大学

发明人： 乔林 ,  沈力 ,  陈硕 ,  周巧妮 ,  吴赫 ,  徐立波 ,  周大鹏 ,  胡楠 ,  于元旗 ,  李东洋 ,  李静 ,  李科心

IPC分类号： G01N33/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提供一种基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法。所述基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一：通过隔离森林算法对变压器的历史特征气体数据进行建模，完成对变压器特征气体的异常值识别；步骤二：结合异常策略对识别出的异常值进行分类；步骤三：根据异常事件库对分类的结果进行诊断，从而对变压器的故障类型做出诊断。