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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于感知分组的时间序列异常数据在线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：CN116193425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310101794.X，技术领域涉及：H04W12/00；该发明授权一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法是由高聪;高瑞;王忠民;陈彦萍;金小敏;夏虹设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法，包括：传感器节点采集当前时间序列数据；将当前时间序列上传至云服务器，以使云服务器根据各传感器节点之间的相关系数生成无线传感器网络的相关系数图，并基于相关系数图对多个传感器节点进行分组之后，将分组结果发送至无线传感器网络；利用预先训练好的贝叶斯网络模型对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到初级检测结果；针对分组后的每个节点集合，根据自身所属节点集合对应的第一预设阈值对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到二级检测结果；确定各传感器节点当前时间序列的检测结果。本发明可以减少无线传感器网络中通信的复杂度，减少能耗、提高异常检测准确率。

本发明授权一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法，其特征在于，应用于与云服务器通信连接的无线传感器网络，所述无线传感器网络包括多个传感器节点； 所述时间序列异常数据在线检测方法包括： 传感器节点采集当前时间序列； 传感器节点将自身的当前时间序列上传至云服务器，以使所述云服务器根据各传感器节点之间的相关系数生成无线传感器网络的相关系数图，并使所述云服务器基于所述相关系数图对多个传感器节点进行分组之后，将分组结果发送至所述无线传感器网络； 传感器节点利用预先训练好的贝叶斯网络模型对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到初级检测结果； 针对分组后的每个节点集合，传感器节点根据自身所属节点集合对应的第一预设阈值对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到二级检测结果； 根据所述初级检测结果及所述二级检测结果，确定各传感器节点当前时间序列的检测结果；其中， 传感器节点将自身的当前时间序列上传至云服务器，以使所述云服务器根据各传感器节点之间的相关系数生成无线传感器网络的相关系数图的步骤，包括： 传感器节点将自身的当前时间序列上传至云服务器，以使所述云服务器根据时间序列计算相关系数矩阵，并基于所述相关系数矩阵确定各传感器节点之间的相关系数后，进一步根据相关系数及第二预设阈值生成相关系数图； 所述云服务器按照如下步骤对多个传感器节点进行分组： 针对传感器节点i，分别计算传感器节点i与各个邻居节点的匹配价值，其中，所述邻居节点为通过无向边与所述传感器节点i连接的传感器节点； 当传感器节点i与各个邻居节点匹配为一组而产生的匹配价值均大于0时，将传感器节点i与匹配价值最大的邻居节点匹配为一组；当传感器节点i与各个邻居节点匹配为一组而产生的匹配价值均大于0且相等时，随机选取一个邻居节点与传感器节点i匹配为一组；当传感器节点i与各个邻居节点匹配为一组而产生的匹配价值均小于0时，则传感器节点i不与邻居节点匹配为一组； 将匹配为一组的传感器节点i和传感器节点l合并为新的传感器节点k，并调整所述相关系数图； 直至各传感器节点与自身各个邻居节点的匹配价值均小于0时，根据当前的相关系数图获得传感器节点的分组结果； 按照如下公式计算所述匹配价值： 其中，表示当前的相关系数图中所有权重之和，表示所有传感器节点与所有邻居节点间权重之和，表示所有传感器节点与所有邻居节点间权重之和，传感器节点为传感器节点的邻居节点，表示传感器节点与传感器节点之间的权重。

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