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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种基于正负斜率森林的导弹异常点快速检测算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：CN116644363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310554766.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于正负斜率森林的导弹异常点快速检测算法是由丛林虎;肖支才设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于正负斜率森林的导弹异常点快速检测算法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于正负斜率森林模型的导弹异常点快速检测方法，用于解决现有导弹异常检测方法在导弹质量数据上存在误检、漏检和检测效率低下的问题，实现步骤为：潜在异常点的定义；构建正负斜率树；构建正负斜率森林；进行异常点检测。本发明基于斜率提出“潜在异常点”的定义压缩数据空间，解决了检测效率低下的问题，通过构建正、负斜率森林，实现了导弹质量监测数据异常值的精准检测，进而根据最短路径原则选择整合异常点值，有效地提升了异常检测方法的效率，并且在时间上具有良好的性能，进而为导弹的故障检测提供决策支持。

本发明授权一种基于正负斜率森林的导弹异常点快速检测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于正负斜率森林的导弹异常点快速检测方法，其特征在于，包括步骤如下： 1采集导弹状态的时间序列数据： 使用n个传感器以采样频率fz收集待测导弹长度为T的n个导弹状态的时间序列信号，其中，n≥1，T≥4687500，fs≥1500Hz； 2潜在异常点的定义： 设一维时间序列数据T,Y＝{ti,yi}，其中ti∈T,yi∈Y且ti＜ti+1i＝1,2,...,N,首先，计算相邻时刻数据点之间的斜率，接着保留k≠0的斜率，最后将正变化潜在异常点和负变化潜在异常点分别存入正变化潜在异常点集合和负变化潜在异常点集合； 3构建正负斜率树模型： 3a构建正斜率树模型的过程中，从训练集K+中随机抽取样本大小为ψ样本作为根节点，然后从样本中随机选取斜率分割点k+，将剩余的数据点与分割点进行比较，小于分割点的数据划分为左节点，大于等于分割点的数据划分为右节点，依次递归执行，直到潜在的导弹异常值点被分离或达到树的高度限制； 3b构建负斜率树模型的过程中，由于其值越小，被判定为真实异常点的概率越大,因此，将大于等于分割点的数据划分为左节点，小于分割点的数据点划分为右节点； 4构建正负斜率森林模型： 在构建正负斜率森林模型时，将正斜率树模型和负斜率树模型分别进行组合构建正斜率森林模型和负斜率森林模型，在森林模型构建过程中，森林的最大容纳树为t，树的数量t控制森林集成树的大小,结果表明，当t＝100时，精确率达到最大； 5进行异常点检测： 在异常值检测中，首先设置整个数据集的异常值比例η，然后分别计算正斜率森林模型的异常值数量和负斜率森林模型的异常值数量接下来，重复遍历待测试的数据，遍历每棵树的左右节点，并记录每棵树的高度，斜率值从大到小进行排序，根据最短路径原则选取斜率值，直到满足异常点的数量为止，最后，根据yi+1＝kti+1-ti+yi返回异常数据点。

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