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基于深度学习的高维时序数据异常检测方法及系统

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411054333.2
申请日：
2024-08-02
公开(公告)号：
CN118885854A
公开(公告)日：
2024-11-01
发明(设计)人：
许建秋 胡伟 靳多思
申请人：
南京航空航天大学
申请人地址：
211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号
IPC主分类号：
G06F18/24
IPC分类号：
G06F18/214 G06N3/045 G06F18/21
代理机构：
青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙) 37283
代理人：
朱玉建
法律状态：
公开
国省代码：
江苏省 南京市
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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
2024-11-01 公开 公开
2024-11-19 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/24申请日:20240802
共 50 条
[41]
一种面向发电设备高维时序工况数据的异常检测方法 [P]. 
周东 ;
李晋航 ;
石致远 ;
陈兵 ;
韩鑫 ;
高铭泽 .
中国专利 :CN113111096A ,2021-07-13
[42]
时序数据异常检测方法、装置和设备 [P]. 
杨杨 ;
王齐 ;
高志鹏 ;
芮兰兰 ;
陈俊 ;
杨明远 .
中国专利 :CN120687964A ,2025-09-23
[43]
基于时空特征表示差异的时序数据的异常检测方法和装置 [P]. 
董亚波 ;
李文泉 .
中国专利 :CN118503893B ,2024-10-25
[44]
基于时空特征表示差异的时序数据的异常检测方法和装置 [P]. 
董亚波 ;
李文泉 .
中国专利 :CN118503893A ,2024-08-16
[45]
基于深度学习的交易异常检测方法及装置 [P]. 
贾楠 .
中国专利 :CN115689740A ,2023-02-03
[46]
一种基于深度学习的数据安全异常检测方法及系统 [P]. 
潘东晓 ;
潘家仪 ;
胡亚辉 ;
尚怀府 ;
汪根杰 ;
王坤 ;
高亮亮 ;
宋浩 ;
谌汝霖 ;
郭为富 .
中国专利 :CN119720044A ,2025-03-28
[47]
基于深度学习的液晶屏异常检测方法及系统 [P]. 
杨思洁 ;
裘华东 ;
陈欢军 ;
刘思 ;
徐韬 ;
于海波 ;
刁新平 ;
徐开 ;
孔德政 ;
周佑 ;
谢泽楠 ;
陆艳 ;
杨依睿 ;
徐一帆 ;
孙舒瑶 ;
黄星尧 ;
叶莘 .
中国专利 :CN119559169A ,2025-03-04
[48]
基于深度学习的液晶屏异常检测方法及系统 [P]. 
杨思洁 ;
裘华东 ;
陈欢军 ;
刘思 ;
徐韬 ;
于海波 ;
刁新平 ;
徐开 ;
孔德政 ;
周佑 ;
谢泽楠 ;
陆艳 ;
杨依睿 ;
徐一帆 ;
孙舒瑶 ;
黄星尧 ;
叶莘 .
中国专利 :CN119559169B ,2025-06-27
[49]
一种基于深度学习的绿电数据异常检测方法及系统 [P]. 
邓广志 ;
丁盛 ;
吴海琨 ;
詹国红 ;
潘庆庆 ;
马泽坤 ;
骆丹 ;
王宇 ;
王启鹏 ;
唐骞 .
中国专利 :CN119622572A ,2025-03-14
[50]
基于收敛轨迹特征分析的时序数据异常检测方法及系统 [P]. 
张亮 ;
邓睿 ;
赵星 ;
王贺华 ;
许家峰 ;
王链 ;
李本超 ;
欧阳静芸 ;
缪洁皑 ;
卢琳 ;
彭丹 .
中国专利 :CN121071760A ,2025-12-05
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