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一种基于深度学习的时间序列异常检测系统

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202110356544.1
申请日：
2021-04-01
公开(公告)号：
CN112951415A
公开(公告)日：
2021-06-11
发明(设计)人：
梁璐 张凤斌 马朋彬
申请人：
申请人地址：
150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
IPC主分类号：
G16H5020
IPC分类号：
G06N304 G06N308
代理机构：
北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491
代理人：
马雯
法律状态：
公开
国省代码：
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2021-06-11 公开 公开
2021-07-02 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G16H 50/20 申请日:20210401
共 50 条
[1]
机器学习时间序列异常检测 [P]. 
刘家尚 ;
程曦 ;
申伟杰 ;
阿米尔·霍马蒂 .
美国专利 :CN117397204A ,2024-01-12
[2]
基于深度学习的高度不平衡时间序列数据异常值检测方法 [P]. 
马少娟 ;
陈功 ;
白新宇 ;
魏冬梅 ;
哈金才 .
中国专利 :CN119559459A ,2025-03-04
[3]
一种基于增量学习的时间序列异常检测方法 [P]. 
闫秋艳 ;
李博雪 ;
姜竹郡 ;
佟毓来 .
中国专利 :CN120449062A ,2025-08-08
[4]
一种基于增量学习的时间序列异常检测方法 [P]. 
闫秋艳 ;
李博雪 ;
姜竹郡 ;
佟毓来 .
中国专利 :CN120449062B ,2025-08-29
[5]
时间序列异常检测 [P]. 
程玉娇 ;
加藤哲朗 .
日本专利 :CN120851082A ,2025-10-28
[6]
时间序列异常检测 [P]. 
郭嵩涛 ;
P·R·德里斯科尔 ;
M·M·詹宁斯 ;
R·P·里夫斯 ;
杨波 .
中国专利 :CN114662697A ,2022-06-24
[7]
一种基于深度学习模型的时间序列预测方法 [P]. 
李杭 ;
唐彦 .
中国专利 :CN119719947A ,2025-03-28
[8]
一种基于深度学习的时间序列数据的预测方法 [P]. 
郭祯 ;
何忠 ;
徐嘉 .
中国专利 :CN119249128A ,2025-01-03
[9]
基于时间序列的异常检测方法 [P]. 
吕建华 ;
张柏礼 ;
魏巨巍 .
中国专利 :CN103561418A ,2014-02-05
[10]
一种基于时间序列异常检测的智能阀门检测系统 [P]. 
周奕希 .
中国专利 :CN218326490U ,2023-01-17
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