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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于数据采集和知识滤波的离群点检测方法及相关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：CN119646706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411704156.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数据采集和知识滤波的离群点检测方法及相关装置是由王玉栋;刘振杰;刘承宝;白熹微;谭杰设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据采集和知识滤波的离群点检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于工业生产数据离群点检测异常点检测技术领域，公开了一种基于数据采集和知识滤波的离群点检测方法及相关装置；其中，所述基于数据采集和知识滤波的离群点检测方法包括以下步骤：采集工业生产数据；基于采集的工业生产数据，利用基于知识滤波的离群点检测模型进行分类检测，获得离群点检测结果；其中，所述基于知识滤波的离群点检测模型包括编码器、解码器和知识滤波器。本发明提供的技术方案，能够解决现有技术方案缺乏对先验知识利用导致的离群点检测精度较低的问题，相比于现有技术方案能够显著提升离群点检测精度。

本发明授权基于数据采集和知识滤波的离群点检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数据采集和知识滤波的离群点检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集工业生产数据； 基于采集的工业生产数据，利用基于知识滤波的离群点检测模型进行分类检测，获得离群点检测结果； 其中， 所述基于知识滤波的离群点检测模型的结构为神经网络模型，包括： 编码器，用于输入原始工业生产数据并进行维度压缩，获得低维度特征； 解码器，用于将所述低维度特征映射到原始工业生产数据维度，获得重构数据； 知识滤波器，用于输入原始工业生产数据和重构数据并分别提取特征； 所述基于知识滤波的离群点检测模型在优化时，依据总体误差进行梯度反向传播，优化目标为降低总体误差；其中，所述总体误差的表达式为： ； 式中，表示总体误差；表示重构误差，重构误差为输入的工业生产数据与重构数据之间的均方误差；表示滤波误差，滤波误差为知识滤波器提取的输入工业生产数据与重构数据的特征之间的误差； 所述知识滤波器通过归纳工业生产工艺文件，并将工艺文件中用于判断产品质量的文本转化为数学公式获得；其中，所述数学公式有一个输入和一个输出。

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