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龙图腾网获悉上海橘盒数字科技有限公司申请的专利一种产品数据异常预测方法、系统、装置以及存储介质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：CN115730720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211458539.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种产品数据异常预测方法、系统、装置以及存储介质是由王瀚;王鹏程;张旭;王卓君设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种产品数据异常预测方法、系统、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种产品数据异常预测方法、系统、装置以及存储介质，应用于数据异常预测领域。通过获取当前采样数据对应的平均值和离散程度指标，根据各历史采样数据对应的平均值、离散程度指标以及对应的下一个产出产品的缺陷概率获取对应的预设关系，并根据当前采样数据对应的平均值和离散程度指标以及预设关系获取当前采样数据对应的下一个产出产品出现缺陷的概率，将平均值和离散程度指标两种变化趋势结合起来，更加清楚的监测到异常趋势，并且能通过变化趋势获取检测结果的好坏，获取到下一产品出现缺陷的可能性，进行预测，使得检测更加准确。

本发明授权一种产品数据异常预测方法、系统、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种产品数据异常预测方法，其特征在于，包括： 获取当前采样数据中对应的目标平均值和目标离散程度指标； 调用通过历史采样数据得到的预设关系；其中，所述历史采样数据包括历史平均值、历史离散程度指标，所述预设关系为所述历史平均值、所述历史离散程度指标对应的下一产品的缺陷概率； 通过所述预设关系确定与所述目标平均值和所述目标离散程度指标对应的目标缺陷概率； 其中，所述通过历史采样数据得到预设关系的方法包括： 获取所述历史采样数据中对应的所述历史平均值和所述历史离散程度指标； 分别将所述历史采样数据对应的所述平均值和所述离散程度指标按照预设区域进行划分； 其中，各所述预设区域内确定的有效采样样本数量的值为第一预设值； 其中，所述预设关系包括： 若所述预设区域内的任一区域内的数据量大于所述第一预设值的四倍，则获取任意一个数据对应的所述平均值和所述离散程度指标作为目标点； 根据所述目标点将对应的所述任一区域划分成四个区域； 其中，所述四个区域的每一个区域中的所述有效采样样本数量的值均大于所述第一预设值； 其中，所述通过历史采样数据得到预设关系的方法还包括： 分别获取各所述预设区域内分布的所有产品的数量以及缺陷产品的数量； 根据所述所有产品的数量和所述缺陷产品的数量的对应关系获取各所述预设区域内下一个产出产品为所述缺陷产品的概率； 根据各所述预设区域内的所述平均值和所述离散程度指标以及它们对应的所述缺陷产品的概率形成缺陷概率表。

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