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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种数据异常值检测方法及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：CN116150630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211738935.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种数据异常值检测方法及存储介质是由许斌;庄智超;卞鸿根;郁晓辉;亓晋;孙雁飞设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据异常值检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种数据异常值检测方法及存储介质，确定对象半径ε和最小点值MinPts；根据对象半径ε和最小点值MinPts，筛选获得所有的核心对象；将所有的核心对象组成集合，获得核心对象集；获取样本点与核心对象集中的各核心对象之间的距离；对样本点与核心对象集中各核心对象的距离升序排序，筛选出前K个距离对应的核心对象作为第K核心邻域；根据第K核心邻域可达距离，计算获得样本点在第K核心邻域的第K核心可达距离；基于样本点在第K核心邻域的第K核心可达距离，计算获得样本点的核心局部可达密度；基于样本点的核心局部可达密度，计算样本点的核心局部异常因子。对核心局部异常因子进行排序，将满足设定条件的样本点作为异常值。

本发明授权一种数据异常值检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据异常值检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，利用收集的样本点，构建数据集；所述样本点包括通过设备实时采集的建筑内照明系统、动力设备系统、弱电系统的用电量、电压、电流和功率； 步骤2，确定对象半径ε和最小点值MinPts； 步骤3，根据对象半径ε和最小点值MinPts，筛选获得所有的核心对象； 将所有的核心对象组成集合，获得核心对象集； 步骤4，获取样本点与核心对象集中的各核心对象之间的距离； 对样本点与核心对象集中各核心对象的距离升序排序，筛选出前K个距离对应的核心对象作为第K核心邻域； 步骤5，根据第K核心邻域可达距离，计算获得样本点在第K核心邻域的第K核心可达距离； 基于样本点在第K核心邻域的第K核心可达距离，计算获得样本点的核心局部可达密度； 基于样本点的核心局部可达密度，计算样本点的核心局部异常因子； 步骤6，对核心局部异常因子进行排序，将满足设定条件的样本点作为异常值； 步骤2，通过以下步骤实现： 计算每个样本点与其相邻点之间的平均距离； 根据平均距离的大小排序，构建平均距离和样本点之间的关系曲线图； 平均距离和样本点之间的关系曲线图中，在y轴上绘制平均距离，在x轴上绘制所有样本点； 筛选平均距离和样本点之间的关系曲线图中平均距离的变化斜率大于设定阈值的平均距离作为对象半径ε； 将数据集的维度数乘以设定常数，获得最小点值MinPts； 步骤3：根据对象半径ε和最小点值MinPts，筛选获得所有的核心对象，通过以下步骤实现： 若样本点的对象半径ε内的样本点数大于或等于最小点值MinPts，则判定该样本点为核心对象。

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