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龙图腾网获悉中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司申请的专利一种面向选冶渣场在线监测系统的时间序列异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115545115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211322936.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种面向选冶渣场在线监测系统的时间序列异常检测方法是由华绍广;季云云;李书钦;李香梅;姚俊;裴德健设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向选冶渣场在线监测系统的时间序列异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向选冶渣场在线监测系统的时间序列异常检测方法，属于选冶渣场在线监测技术领域。本发明的步骤为：从数据库中提取数据，填补缺失值，删除部分相关系数较高的原始指标，对保留下来的指标通过特征工程构建统计特征、时间特征与时序特征；所有特征进行归一化处理，通过无监督算法进行多数投票确定异常标签；对经处理后的标签数据进行特征选择，通过这些重要性指标来提升无监督算法的检测性能；再结合行业标准修正伪标签；最后对无监督算法的检测结果进行加权融合，实现了基于少量监测项目构建统计特征、时间特征和时序特征，以有监督算法辅助无监督算法进行重要特征选取，提高无监督异常检测算法的性能。

本发明授权一种面向选冶渣场在线监测系统的时间序列异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向选冶渣场在线监测系统的时间序列异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：提取选冶渣场在线监测系统数据集D，所有监测项目数据采集频率为1小时，数据集中含有时间戳指标、选冶渣场名称和监测项目，构建适用于所有选冶渣场库的数据集； S2：根据时序数据特点确定数据处理方案：删除数据质量差的特征、填补缺失值、删除相关性系数大于0.7的特征； S3：针对保留下来的特征，将其转换为更好代表模型潜在问题的新特征，运行多种无监督算法，针对每个基模型进行数据训练及异常判断，最终得到每个基模型的异常标签结果，实行多数投票策略确定异常标签；对所有特征进行归一化处理，通过过滤法、包裹法、嵌入法进行特征选择；然后采用无监督算法进行训练，得到异常分值； S4：结合行业标准对特征设定阈值，超过阈值则设定记录为异常，以此修正模型结果； S5：对多种无监督算法的检测结果进行加权融合，获得异常分值； S6：模型上线一段时间后，监控模型稳定性，以此判定是否需要重建模型； S7：模型结果以RestfulAPI形式对外提供接口。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司，其通讯地址为：243000 安徽省马鞍山市经济开发区西塘路666号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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