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摘要：本发明提供一种基于数据历史采样的数据中断判定的方法，所述方法根据多时间维度动态采样的方式，判定实时数据的合理数据密度，进而和当前数据密度对比，判定当前实时数据是否有丢失，根据数据密度来判定数据丢失以及确定数据密度。实现了多窗口数据密度的计算，可以覆盖多种业务场景，根据聚类机器学习的方法确定可能的数据密度并能够实时计算数据密度与可能的值进行范围对比。
主权项：1.一种基于数据历史采样的数据中断判定的方法，其特征是：根据多时间维度动态采样的方式，判定实时数据的合理数据密度，进而和当前数据密度对比，判定当前实时数据是否有丢失，方法包括：S1：考察实时数据测点的长时间数据样本，计算多种指定时间窗口大小的数据的所有密度范围；S2：使用聚类的方法，把各个时间窗口所有可能得数据密度范围分类，然后取得每个分类的数据密度范围的平均值，分类时针对少于预定数量的分类结果直接忽略，防止长时间断数产生的影响；S3：对多种采样时间窗进行实时数据采样，确定各种时间窗口的数据密度；S4：对比实时数据密度与预先计算的各种时间窗口的数据密度范围，如果和任何一个采样的时间窗的密度范围的误差均大于固定的阈值，则判定当前时间段的实时数据传输有丢失。
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百度查询： 中国长江电力股份有限公司 基于数据历史采样的数据中断判定的方法
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