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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于时序数据分析的异常数据判别方法和装置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：CN120337103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510812695.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于时序数据分析的异常数据判别方法和装置是由栾佳烨;宋彪设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序数据分析的异常数据判别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序数据分析的异常数据判别方法和装置，属于时序数据分析领域，方法包括获取磷酸根浓度时间序列和温度时间序列后，依次计算邻域差异因子、邻域差异因子时间序列、初始分段点、参考因子段、差异波动程度、初始平滑参数、平滑贡献程度、平滑权重和自适应平滑参数；然后根据自适应平滑参数进行异常数据的判别。本发明通过计算初始分段点更好地反映了多个维度对数据的影响情况，通过计算初始平滑参数更好地反映了参考因子段内的温与磷酸根浓度对后续异常数据判别结果的重要性；结合不同参考因子段内的极端差异情况、连续趋势差异情况和局部数据对整体数据段的影响程度计算自适应平滑参数，提高异常数据判别的准确性。

本发明授权一种基于时序数据分析的异常数据判别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时序数据分析的异常数据判别方法，其特征在于，包括： 获取最后一个数据的采集时间均为当前时刻的磷酸根浓度时间序列和温度时间序列，磷酸根浓度时间序列中磷酸根浓度的采集时间和温度时间序列中温度的采集时间一一对应； 根据磷酸根浓度时间序列中相邻磷酸根浓度以及温度时间序列中相邻温度之间的差异情况计算若干邻域差异因子，将所有的邻域差异因子排列为邻域差异因子时间序列，根据邻域差异因子时间序列中邻域差异因子前后的邻域差异因子的变化趋势计算若干初始分段点，根据初始分段点将邻域差异因子时间序列划分为若干参考因子段； 根据参考因子段中不同邻域差异因子之间的变化差异计算每个参考因子段的差异波动程度，根据参考因子段与整体参考因子段之间差异波动程度的占比情况，计算每个参考因子段的初始平滑参数，根据参考因子段与整体参考因子段之间差异波动程度的差异以及参考因子段的长度，计算每个参考因子段的平滑贡献程度，根据参考因子段与整体参考因子段之间平滑贡献程度的占比情况，计算每个参考因子段的平滑权重，根据初始平滑参数和平滑权重计算邻域差异因子时间序列的自适应平滑参数； 根据自适应平滑参数计算邻域差异因子的预测值，基于所述预测值计算异常差异值，若所述异常差异值大于预设的第四阈值，则当前时刻的磷酸根浓度和温度为异常数据。

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