中车青岛四方车辆研究所有限公司姜川获国家专利权
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龙图腾网获悉中车青岛四方车辆研究所有限公司申请的专利基于矩阵特征向量轨迹的数据异常检测和分类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：CN115169494B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210898154.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于矩阵特征向量轨迹的数据异常检测和分类方法是由姜川;陈丽设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于矩阵特征向量轨迹的数据异常检测和分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于矩阵特征向量轨迹的数据异常检测和分类方法。该方法的步骤主要包括：构造原始数据集，对数据集数据进行去正常数据均值处理，初始化极小幅值特征向量，并采用去正常数据均值处理后的数据自适应地更新特征向量，基于特征向量在N维数据空间中的角度分布，进行数据异常检测和分类。该算法可适用于各种应用领域的数据，可自适应完成数据的自动异常检测和自动分类。
本发明授权基于矩阵特征向量轨迹的数据异常检测和分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于矩阵特征向量轨迹的数据异常检测和分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构造原始数据集：所述数据集为行列的数据矩阵；将数据集数据按行分为两类，第1行至第行定义为第一类数据，第行至第行定义为第二类数据；定义为原始数据集中的第行数据； S2：数据去均值处理：按列计算数据集中各列的数据均值；将原始数据集中各原始数据减去对应列的数据均值，获得去均值处理后的数据； S3：初始化特征向量：定义第个维特征向量，；初始化第个具有极小幅值的特征向量为； S4：更新第个特征向量： ； ； ； 其中：为第个样本映射到当前第个特征向量的方向上所形成的投影；为赫布项；为经过第次更新后的第个特征向量，为经过第次更新后的第个特征向量；为去均值处理后的第行数据； S5：去除第个特征向量的影响： ； 其中，为步骤S4中利用所有样本更新后最终的第个特征向量，为的转置向量； S6：更新第个特征向量： 采用代替，重复步骤S4和S5，更新下一个特征向量； S7：数据分类：基于特征向量的轨迹分布，对数据进行分类。
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车青岛四方车辆研究所有限公司，其通讯地址为：266031 山东省青岛市市北区瑞昌路231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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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