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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于两层渐进式的气象设备异常检测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：CN117251798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311178041.5，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于两层渐进式的气象设备异常检测方法是由朱怡安;杨一丹;李联设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两层渐进式的气象设备异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于两层渐进式的气象设备异常检测方法，属于气象设备检测领域。首先，通过特征选择方法来对高维数据进行处理，过滤掉与异常检测无关的数据达到降维的目的。其次，采用改进后的孤立森林算法快速扫描数据集，基于应用后的结果，根据异常分数的离散情况，设计基于数据异常度的修剪阈值方法，减去明显正常的数据，生成异常候选集。通过局部异常因子进行更精准的异常检测，使其更能满足精度需求。本发明在传统孤立森林上进行改进，解决了由二叉树的分支操作标准而对局部异常点检测准确性的影响，同时引入局部异常因子及剪枝操作，在提高检测精度的基础上降低时间复杂度，兼顾两种需求。

本发明授权一种基于两层渐进式的气象设备异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两层渐进式的气象设备异常检测方法，其特征在于，包括： 利用方差过滤法对气象设备数据进行特征选择，在所选的衡量气象设备是否发生故障的特征数据中过滤掉与异常无关的特征向量； 对气象设备特征数据进行标准化处理； 利用改进后的孤立森林算法对标准化处理后的气象设备数据构建多棵有效孤立树，形成孤立森林，计算异常得分值； 根据获得的异常得分，计算数据的离散程度，修剪掉明显正常的数据，获得异常检测候选者； 计算异常检测候选者的局部可达密度和局部异常因子，来判断数据点的相对异常程度，获得异常分数； 根据异常分数判断气象设备是否发生故障； 其中，所述利用改进后的孤立森林算法对标准化处理后的气象设备数据构建多棵有效孤立树，形成孤立森林，计算异常得分值具体为：将待检测数据加入到多棵有效孤立树集中得到孤立森林；选择作为训练数据，确定集合中的最大值，最小值；选择切割点；将切割点满足构成左侧集合，不满足构成右侧集合，其中为截距，为斜率；设第一个分割点的左侧集合数量为，右侧集合数量为，那么；如果，那么认为该树为劣势树，则跳过该树，继续采用递归的方式构建下一棵树，直到构建满100棵树为止； 其中，所述根据获得的异常得分，计算数据的离散程度，修剪掉明显正常的数据，获得异常检测候选者的方法具体为：获得由异常分数对应的数据构成的数据集，其中n是D的样本数，是数据值；该属性的离散系数定义为：；其中是D的均值，用于度量分散程度；通过离散系数计算数据集的修剪阈值，用于表示数据集中异常值的比例：，其中，指在排序后具有最大异常分数的，m和是调整因子，取决于数据集的大小和分布，为数据集的异常值系数向量；将小于阈值的数据集视为正常数据，大于阈值视为异常数据的候选集。

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