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龙图腾网获悉清华大学申请的专利异常业务数据的处理方法、装置和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：CN114493230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210068428.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权异常业务数据的处理方法、装置和存储介质是由宋韶旭;王浩宇;张小健;王建民设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常业务数据的处理方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种异常业务数据的处理方法、装置和存储介质，其中，方法包括：获取一业务的多个业务数据、各业务数据的周期长度T以及各业务数据的采集时间；基于各业务数据的采集时间在该业务数据的数据周期中所处的时序位置，将时序位置相同的各业务数据归为一个扩展集合；针对每一业务数据yi，将业务数据yi的采集时间ti之前和之后各Wd个采集时间对应的业务数据所属的扩展集合中的各业务数据、业务数据yi所属的扩展集合中的各业务数据以及采集时间ti之前和之后各Ws个采集时间对应的业务数据，组成业务数据yi的扩展邻域集合Ni；基于各业务数据对应的扩展邻域集合，从多个业务数据中确定异常业务数据。

本发明授权异常业务数据的处理方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常业务数据的处理方法，其特征在于，包括： 获取一业务的多个业务数据、各业务数据的周期长度T以及各业务数据的采集时间；所述周期长度为该业务数据对应的数据周期内所包含的业务数据的个数； 基于各业务数据的采集时间在该业务数据的数据周期中所处的时序位置，将时序位置相同的各业务数据归为一个扩展集合； 针对每一业务数据i，将业务数据的采集时间之前和之后各个采集时间所对应的业务数据所属的扩展集合中的各业务数据、业务数据所属的扩展集合中的各业务数据以及采集时间之前和之后各个采集时间所对应的业务数据，组成业务数据的扩展邻域集合； 基于各业务数据所对应的扩展邻域集合，过滤周期性突变数据，从多个业务数据中确定异常业务数据； 其中，；且为自然数；和均为预设值，且；且为自然数；所述获取各业务数据的周期长度，包括： 基于所述多个业务数据和各业务数据的采集时间，采用如下方式确定各业务数据的周期长度： 将个业务数据按各业务数据的采集时间顺序排列组成业务数据序列； 计算所述业务数据序列中的第1个业务数据到第个业务数据组成的序列，与所述业务数据序列中第个业务数据到第个业务数据组成的序列B的皮尔森Pearson相关系数，获得个皮尔森相关系数ck； 将各皮尔森相关系数，按皮尔森相关系数中的数值顺序排列组成自相关序列；所述数值顺序为数值从大到小的顺序，或数值从小到大的顺序； 基于预设尖峰阈值，按如下方法从所述自相关序列C中确定多个尖峰值：基于皮尔森相关系数以及之前和之后的各个皮尔森相关系数组成的尖峰集合，确定所述尖峰集合中数值最大且不小于的皮尔森相关系数为尖峰值； 将各尖峰值在所述自相关序列C中的位置序号q按数值大小进行升序排序后组成序号集合，并将序号集合中相邻的两个位置序号相减，得到相邻两位置序号差值的差值绝对值； 将各差值绝对值组成差值序列，并对所述差值序列进行中位数计算，获得所述差值序列的中位数，所述中位数表征各业务数据的周期长度T； 其中，为预设值；；,；；且n为自然数； 所述基于各业务数据的采集时间在该业务数据的数据周期中所处的时序位置，将时序位置相同的各业务数据归为一个扩展集合，包括： 将时序排列的多个业务数据中的各业务数据依次归入依次排列的扩展集合Zh中，得到T个扩展集合； 其中，各扩展集合中的各业务数据的采集时间，在该业务数据所属的数据周期中所处的时序位置是相同的；； 基于各业务数据所对应的扩展邻域集合，从多个业务数据中确定异常业务数据，包括： 基于各业务数据所对应的扩展邻域集合，按如下方式从多个业务数据中确定异常业务数据： 确定满足公式的业务数据yi为异常数据；其中，，，为业务数据yi的扩展邻域集合，为集合的基数或组成集合的业务数据的个数，K为预设值。

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