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龍圖騰網(wǎng)獲悉南開大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114861753B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210306441.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)一種基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類方法和裝置是由張圣林;李東聞;孫永謙;鐘震宇;張玉志設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類方法和裝置，其中，該方法包括：獲取待檢測(cè)數(shù)據(jù)；其中，待檢測(cè)數(shù)據(jù)包括系統(tǒng)級(jí)指標(biāo)和用戶級(jí)指標(biāo)；對(duì)待檢測(cè)數(shù)據(jù)的多變量時(shí)間序列進(jìn)行平滑和歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；將預(yù)處理數(shù)據(jù)輸入通過離線聚類訓(xùn)練好的一維卷積自動(dòng)編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮處理，并使用離線聚類得到的特征索引執(zhí)行特征選擇，根據(jù)特征選擇的結(jié)果進(jìn)行距離計(jì)算，以進(jìn)行在線數(shù)據(jù)分類；基于在線數(shù)據(jù)分類，輸出待檢測(cè)數(shù)據(jù)的在線分類結(jié)果。本發(fā)明可以根據(jù)系統(tǒng)實(shí)例的正常模式對(duì)其進(jìn)行精確且高效聚類并顯著減少異常檢測(cè)訓(xùn)練開銷。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取待檢測(cè)數(shù)據(jù)；其中，所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)包括系統(tǒng)級(jí)指標(biāo)和用戶級(jí)指標(biāo)；對(duì)所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)的多變量時(shí)間序列進(jìn)行平滑和歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)輸入通過離線聚類訓(xùn)練好的一維卷積自動(dòng)編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮處理，并使用所述離線聚類得到的特征索引執(zhí)行特征選擇，根據(jù)所述特征選擇的結(jié)果進(jìn)行距離計(jì)算，以進(jìn)行在線數(shù)據(jù)分類；基于所述在線數(shù)據(jù)分類，輸出所述待檢測(cè)數(shù)據(jù)的在線分類結(jié)果；所述特征選擇，包括：刪除非周期性特征、構(gòu)建冗余特征矩陣和刪除冗余特征；所述刪除非周期性特征，包括：使用YIN提取周期性信息，刪除非周期性特征后得到保留的特征；其中，表示特征存在周期性，表示特征沒有周期性模式；所述構(gòu)建冗余特征矩陣，包括：構(gòu)建得到冗余特征矩陣，并使用歸一化互相關(guān)函數(shù)計(jì)算兩個(gè)特征之間是否存在冗余；其中，表示刪除非周期性特征后保留的特征數(shù)量，表示特征和特征之間存在冗余，特征和特征之間不存在冗余；所述刪除冗余特征，包括：定義一組未分配的特征，包含所有??’特征的索引，將預(yù)設(shè)的特征選擇規(guī)則從第一規(guī)則到第四規(guī)則順序迭代應(yīng)用于，直到將所有特征分配給選擇特征集或刪除特征集，將中的所有選定特征拼接成為，做為所述聚類或所述分類的輸入。

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