一种异常点检测的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种异常点检测的方法和装置，该方法包括：获取目标时序指标数据序列，对所述目标时序指标数据序列进行快速傅里叶变换，得到频域指标数据序列，其中，所述目标时序指标数据序列由数据点组成；基于所述频域指标数据序列进行频谱残差计算，得到频谱残差计算结果；基于所述频谱残差计算结果对所述频域指标数据序列进行快速傅里叶逆变换得到显著图序列；确定待检测的数据点在所述显著图序列中的位置，若所述待检测的数据点在所述显著图序列中的位置满足预设的突变条件，则定义所述待检测的数据点为异常点。实现了无需依赖大量的标注样本，并且在异常点检测方面实现了低漏报率和低误报率。和低误报率。和低误报率。

【技术实现步骤摘要】
一种异常点检测的方法和装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种异常点检测的方法和装置。

技术介绍

[0002]时序指标数据序列的异常检测作为数据挖掘领域的重要问题，近年来也得到了广泛地发展。现有技术中的异常检测方法是基于有监督算法构建异常检测模型或者基于同比、环比的基础上计算静态或动态阈值生成对应的基线，超过该基准线的阈值比例即判定为异常点，这两种方法都需要获取海量的标注样本，但是标注样本的人力成本巨大。并且，在异常检测的任务为监控来自不同业务场景的各种时序指标数据序列的场景下，上述两种方法异常点识别会有较高的漏报率和误报率。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种异常点检测的方法和装置，实现了无需依赖大量的标注样本，并且在异常点检测方面实现了低漏报率和低误报率。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种异常点检测的方法，包括：获取目标时序指标数据序列，对所述目标时序指标数据序列进行快速傅里叶变换，得到频域指标数据序列，其中，所述目标时序指标数据序列由数据点组成；基于所述频域指标数据序列进行频谱本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常点检测的方法，其特征在于，包括：获取目标时序指标数据序列，对所述目标时序指标数据序列进行快速傅里叶变换，得到频域指标数据序列，其中，所述目标时序指标数据序列由数据点组成；基于所述频域指标数据序列进行频谱残差计算，得到频谱残差计算结果；基于所述频谱残差计算结果对所述频域指标数据序列进行快速傅里叶逆变换得到显著图序列；确定待检测的数据点在所述显著图序列中的位置，若所述待检测的数据点在所述显著图序列中的位置满足预设的突变条件，则定义所述待检测的数据点为异常点。2.根据权利要求1所述的异常点检测的方法，其特征在于，在所述获取目标时序指标数据序列之前，包括：定时采集计算机系统中各组件的运行数据，将所述运行数据保存至数据仓库中，并通过使用加工汇聚技术对所述运行数据进行处理，生成时序指标数据序列；在所述时序指标数据序列中的每个数据点的末尾基于平均梯度的方式添加预设数量的目标数据点，基于所述时序指标数据序列和所述目标数据点生成目标时序指标数据序列。3.根据权利要求1所述的异常点检测的方法，其特征在于，所述基于所述频域指标数据序列进行频谱残差计算，得到频谱残差计算结果包括：基于所述频域指标数据序列，获取对数幅度谱和主流信号幅度谱；基于所述对数幅度谱和所述主流信号幅度谱进行频谱残差计算，得到频谱残差计算结果。4.根据权利要求3所述的异常点检测的方法，其特征在于，所述基于所述频域指标数据序列，获取对数幅度谱和主流信号幅度谱包括：基于所述频域指标数据序列，确定所述频域指标数据序列对应的幅度谱；对所述幅度谱进行对数变换处理，获取对数幅度谱；在所述对数幅度谱中利用卷积平滑的方式获取主流信号频率对应的主流信号幅度谱。5.根据权利要求4所述的异常点检测的方法，其特征在于，所述基于所述频谱残差计算结果对所述频域指标数据序列进行快速傅里叶逆变换得到显著图序列包括：基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：易存道，
申请(专利权)人：北京宝兰德软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：