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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法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：CN116578927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310532903.3，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法是由章凯拓;黄伟;刘振;金晓航;姚信威设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法，基于马氏距离，寻找到每个数据点的邻居点，之后利用以高斯函数为核函数的核密度估计方法，对所有的数据进行密度估计。结合邻居点和密度估计值，计算出了以每个点为中心的局部熵值，局部熵值可以用来衡量局部点的密度是否均匀，可以用来更高效地检测集群异常。之后，将每个点的局部熵值除以每个点的密度估计值，得到熵密度比。熵密度比越高，说明局部熵值越高，说明当前局部的密度较为分散，同时，也表明当前点的密度值较小，说明当前点出现的概率低，由此可以判断为异常点。本发明可以精准高效地检测出多维数据集中的异常点。

本发明授权基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法，其特征在于，所述基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法，包括： 对所有待检测数据点中任意一个数据点，求以马氏距离为标准的k个邻居数据点； 对所有数据点进行核密度估计，得到每个数据点的密度估计值； 利用密度估计值，针对一个数据点和它的k个邻居点进行归一化并求局部熵值； 将局部熵值除以数据点的密度估计值，得到熵密度比，将熵密度比按照大小进行排序，筛选出异常数据点； 所述利用密度估计值，针对一个数据点和它的k个邻居点进行归一化并求局部熵值，包括： 对数据点的密度估计值进行归一化操作，得到归一化之后的密度估计值： ； 其中，表示数据点的密度估计值，表示数据点的k个邻居数据点集合； 对数据点的第j个邻居数据点进行归一化操作，得到归一化之后的密度估计值： ； 其中，表示数据点的密度估计值，表示数据点的密度估计值； 通过如下公式，计算得到数据点的局部熵值： ； 其中，。

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