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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明涉及复杂事件处理技术领域，尤指一种用于复杂事件规则的自动提取方法,包括：读取空气污染指数的数据集，对数据集进行预处理，得到时间窗口数据；根据时间窗口数据构建自注意力时域卷积网络预测模型；对自注意力时域卷积网络预测模型进行训练并得到预测值；对预测值与实际值进行求差处理，通过求两者差值的绝对值得到误差向量；通过多元高斯分布公式和最大似然估计法计算误差向量的均值和协方差矩阵，利用均值和协方差矩阵计算马氏距离，通过比较马氏距离与设定阈值的大小结果来标记异常数据或正常数据；异常数据或正常数据利用数据挖掘算法实现规则提取,通过本发明可以高效地提取复杂事件处理规则并分析数据。
主权项：1.一种用于复杂事件规则的自动提取方法，其特征在于，包括：读取空气污染指数的数据集，对所述数据集进行预处理，得到时间窗口数据；根据所述时间窗口数据构建自注意力时域卷积网络预测模型；对所述自注意力时域卷积网络预测模型进行训练，通过所述自注意力时域卷积网络预测模型得到预测值；对所述预测值与实际值进行求差处理，得到两者的差值，通过求所述差值的绝对值得到误差向量；通过多元高斯分布公式和最大似然估计法计算所述误差向量的均值和协方差矩阵，利用所述均值和所述协方差矩阵计算马氏距离，通过比较所述马氏距离与设定阈值的大小结果来标记异常数据或正常数据；所述异常数据或所述正常数据利用数据挖掘算法实现规则提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种用于复杂事件规则的自动提取方法
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