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专利名称：一种先进泳衣生产数据标记方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410712615.0

专利申请（专利权）人：辽宁英华纺织服饰集团有限公司
权利人地址：辽宁省葫芦岛市兴城市羊安乡刘八斗村

专利发明（设计）人：张存

专利摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种先进泳衣生产数据标记方法及系统，包括：获取泳衣生产监测数据序列；根据每个泳衣生产监测数据与泳衣生产监测数据整体之间的数据对比差异，以及相邻异常泳衣生产数据之间数据异常信息的连续分布情况得到传递异常因子；根据每个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，得到数据真实异常程度；根据每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度，自适应选择异常泳衣生产数据进行标记。本发明提高了数据标记的精度，降低了数据有效信息的丢失。

主权利要求：
1.一种先进泳衣生产数据标记方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取泳衣生产监测数据序列；所述泳衣生产监测数据序列由顺序的生产节点的泳衣生产监测数据构成；
根据每个泳衣生产监测数据与泳衣生产监测数据整体之间的数据对比差异，得到初始对比异常度并筛选出异常泳衣生产数据；根据相邻异常泳衣生产数据之间数据异常信息的连续分布情况，得到每个异常泳衣生产数据的传递异常因子；
根据每个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，以及每个异常泳衣生产数据的异常变化趋势的连续分布，得到每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度；
所述根据每个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，以及每个异常泳衣生产数据的异常变化趋势的连续分布，得到每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度，包括的具体方法为：根据第 个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，得到第 个异常泳衣生产数据的传递异常明显程度；获取第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子的具体公式为：式中， 表示第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常明显程度； 表示预设的分母超参数； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的数量； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中第 个初始对比异常度的异常趋势斜率；
表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中第 个初始对比异常度的异常趋势斜率； 表示取绝对值；
获取所有异常泳衣生产数据的数据真实异常因子，对所有数据真实异常因子进行线性归一化，将归一化后的每个数据真实异常因子记为数据真实异常程度；
所述根据第 个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，得到第 个异常泳衣生产数据的传递异常明显程度，包括的具体方法为：表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，第个初始对比异常度对应异常泳衣生产数据的传递异常因子； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外的所有异常泳衣生产数据的数量； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的数量； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，第 个初始对比异常度对应异常泳衣生产数据的传递异常因子；
根据每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度，自适应选择异常泳衣生产数据进行标记。
2.根据权利要求1所述一种先进泳衣生产数据标记方法，其特征在于，所述初始对比异常度的获取方法为：
将所有泳衣生产监测数据的均值与第 个泳衣生产监测数据的差值的绝对值，记为第个泳衣生产监测数据的局部监测差异值；将与第 个泳衣生产监测数据数值相同的所有泳衣生产监测数据的数量记为第一数量，将第一数量与所有泳衣生产监测数据的数量的反比例归一化值记为第 个泳衣生产监测数据的同数值数量系数；将第 个泳衣生产监测数据的局部监测差异值与同数值数量系数的乘积，记为第 个泳衣生产监测数据的初始对比异常度。
3.根据权利要求1所述一种先进泳衣生产数据标记方法，其特征在于，所述异常泳衣生产数据的获取方法为：
将所有泳衣生产监测数据按照初始对比异常度进行升序排列后的序列，记为初始对比异常度序列；将初始对比异常度序列中任意两个相邻的泳衣生产监测数据构成的数据对，记为泳衣生产监测数据对；将每个泳衣生产监测数据对中两个泳衣生产监测数据的差值的绝对值，记为每个泳衣生产监测数据对的异常选取度；将异常选取度最大的泳衣生产监测数据对中的第一个泳衣生产监测数据记为异常起始数据，将异常起始数据之后的每个泳衣生产监测数据均记为异常泳衣生产数据。
4.根据权利要求1所述一种先进泳衣生产数据标记方法，其特征在于，所述根据相邻异常泳衣生产数据之间数据异常信息的连续分布情况，得到每个异常泳衣生产数据的传递异常因子，包括的具体方法为：根据异常泳衣生产数据及其初始对比异常度，得到异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列；
根据泳衣生产监测数据序列中每个异常泳衣生产数据与异常泳衣生产数据整体之间的差异，得到异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性；
根据第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列内的连续变化对比情况，得到第个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性；
将异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性与第 个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性的乘积，记为第 个异常泳衣生产数据的传递异常因子。
5.根据权利要求4所述一种先进泳衣生产数据标记方法，其特征在于，所述根据异常泳衣生产数据及其初始对比异常度，得到异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列，包括的具体方法为：对于泳衣生产监测数据序列中任意两个相邻的异常泳衣生产数据，将其中第一个异常泳衣生产数据记为起始异常泳衣生产数据，将其中第二个异常泳衣生产数据记为终止异常泳衣生产数据；将起始异常泳衣生产数据与终止异常泳衣生产数据之间所有泳衣生产监测数据的初始对比异常度构成的序列，记为参照异常监测数据序列；获取参照异常监测数据序列的一阶差分序列，并将一阶差分序列记为终止异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列。
6.根据权利要求4所述一种先进泳衣生产数据标记方法，其特征在于，所述根据泳衣生产监测数据序列中每个异常泳衣生产数据与异常泳衣生产数据整体之间的差异，得到异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性，包括的具体方法为：将所有异常泳衣生产数据的均值与每个异常泳衣生产数据的差值的绝对值，记为每个异常泳衣生产数据的幅值波动性；将所有异常泳衣生产数据的幅值波动性的均值记为异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性。
7.根据权利要求4所述一种先进泳衣生产数据标记方法，其特征在于，所述根据第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列内的连续变化对比情况，得到第 个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性，包括的具体方法为：表示第 个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的数量； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中的第 个数据； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的均值； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的方差；表示预设的超参数。
8.一种先进泳衣生产数据标记系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1?7任一项所述的一种先进泳衣生产数据标记方法的步骤。 说明书 : 一种先进泳衣生产数据标记方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种先进泳衣生产数据标记方法及系统。背景技术[0002] 在泳衣的智能生产过程中，通过收集和分析泳衣生产过程中的生产数据，可以实现对泳衣生产流程的先进控制。为了保护用户个体在水体中皮肤表面，需要对泳衣生产过程中的数据进行检测，保证泳衣不会因其质量问题出现损坏，从而无法保护用户个体的皮肤表面；但由于泳衣在生产过程中生产节点较多，每个生产节点对应一个生产工艺环节，若泳衣本身存在质量问题，可能是生产过程中的某个生产节点存在异常，为了快速检测出异常的生产节点，降低成本损失，因此需要对泳衣的生产数据进行定位标记。[0003] 现有技术通常利用单个生产数据与其他生产数据之间的明显差异来对单个生产数据进行标记，但由于泳衣的生产过程中相邻生产节点之间存在部分设备共用的情况，使泳衣的生产数据在数值上存在一定程度的传递性，导致通过现有技术获取的部分异常生产数据之后存在一部分被错误识别异常的生产数据，降低数据标记的精度，增加设备维护成本。发明内容[0004] 本发明提供一种先进泳衣生产数据标记方法及系统，以解决现有的问题：现有技术通常利用单个生产数据与其他生产数据之间的明显差异来对单个生产数据进行标记，但由于泳衣的生产过程中相邻生产节点之间存在部分设备共用的情况，使泳衣的生产数据在数值上存在一定程度的传递性，导致通过现有技术获取的部分异常生产数据之后存在一部分被错误识别异常的生产数据。[0005] 本发明的一种先进泳衣生产数据标记方法及系统采用如下技术方案：[0006] 本发明提出了一种先进泳衣生产数据标记方法，该方法包括以下步骤：[0007] 获取泳衣生产监测数据序列；所述泳衣生产监测数据序列由顺序的生产节点的泳衣生产监测数据构成；[0008] 根据每个泳衣生产监测数据与泳衣生产监测数据整体之间的数据对比差异，得到初始对比异常度并筛选出异常泳衣生产数据；根据相邻异常泳衣生产数据之间数据异常信息的连续分布情况，得到每个异常泳衣生产数据的传递异常因子；[0009] 根据每个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，以及每个异常泳衣生产数据的异常变化趋势的连续分布，得到每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度；[0010] 根据每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度，自适应选择异常泳衣生产数据进行标记。[0011] 优选的，所述初始对比异常度的获取方法为：[0012] 将所有泳衣生产监测数据的均值与第 个泳衣生产监测数据的差值的绝对值，记为第 个泳衣生产监测数据的局部监测差异值；将与第 个泳衣生产监测数据数值相同的所有泳衣生产监测数据的数量记为第一数量，将第一数量与所有泳衣生产监测数据的数量的反比例归一化值记为第 个泳衣生产监测数据的同数值数量系数；将第 个泳衣生产监测数据的局部监测差异值与同数值数量系数的乘积，记为第 个泳衣生产监测数据的初始对比异常度。[0013] 优选的，所述异常泳衣生产数据的获取方法为：[0014] 将所有泳衣生产监测数据按照初始对比异常度进行升序排列后的序列，记为初始对比异常度序列；将初始对比异常度序列中任意两个相邻的泳衣生产监测数据构成的数据对，记为泳衣生产监测数据对；将每个泳衣生产监测数据对中两个泳衣生产监测数据的差值的绝对值，记为每个泳衣生产监测数据对的异常选取度；将异常选取度最大的泳衣生产监测数据对中的第一个泳衣生产监测数据记为异常起始数据，将异常起始数据之后的每个泳衣生产监测数据均记为异常泳衣生产数据。[0015] 优选的，所述根据相邻异常泳衣生产数据之间数据异常信息的连续分布情况，得到每个异常泳衣生产数据的传递异常因子，包括的具体方法为：[0016] 根据异常泳衣生产数据及其初始对比异常度，得到异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列；[0017] 根据泳衣生产监测数据序列中每个异常泳衣生产数据与异常泳衣生产数据整体之间的差异，得到异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性；[0018] 根据第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列内的连续变化对比情况，得到第 个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性；[0019] 将异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性与第 个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性的乘积，记为第 个异常泳衣生产数据的传递异常因子。[0020] 优选的，所述根据异常泳衣生产数据及其初始对比异常度，得到异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列，包括的具体方法为：[0021] 对于泳衣生产监测数据序列中任意两个相邻的异常泳衣生产数据，将其中第一个异常泳衣生产数据记为起始异常泳衣生产数据，将其中第二个异常泳衣生产数据记为终止异常泳衣生产数据；将起始异常泳衣生产数据与终止异常泳衣生产数据之间所有泳衣生产监测数据的初始对比异常度构成的序列，记为参照异常监测数据序列；获取参照异常监测数据序列的一阶差分序列，并将一阶差分序列记为终止异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列。[0022] 优选的，所述根据泳衣生产监测数据序列中每个异常泳衣生产数据与异常泳衣生产数据整体之间的差异，得到异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性，包括的具体方法为：[0023] 将所有异常泳衣生产数据的均值与每个异常泳衣生产数据的差值的绝对值，记为每个异常泳衣生产数据的幅值波动性；将所有异常泳衣生产数据的幅值波动性的均值记为异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性。[0024] 优选的，所述根据第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列内的连续变化对比情况，得到第 个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性，包括的具体方法为：[0025][0026] 表示第 个异常泳衣生产数据受前置数据的传递性； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的数量； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中的第 个数据； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的均值； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的方差；表示预设的超参数。[0027] 优选的，所述根据每个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，以及每个异常泳衣生产数据的异常变化趋势的连续分布，得到每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度，包括的具体方法为：[0028] 根据第 个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，得到第 个异常泳衣生产数据的传递异常明显程度；获取第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子的具体公式为：[0029][0030] 式中， 表示第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常明显程度； 表示预设的分母超参数； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示第个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的数量； 表示第个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中第 个初始对比异常度的异常趋势斜率； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中第 个初始对比异常度的异常趋势斜率； 表示取绝对值；[0031] 获取所有异常泳衣生产数据的数据真实异常因子，对所有数据真实异常因子进行线性归一化，将归一化后的每个数据真实异常因子记为数据真实异常程度。[0032] 优选的，所述根据第 个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，得到第 个异常泳衣生产数据的传递异常明显程度，包括的具体方法为：[0033][0034] 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，第 个初始对比异常度对应异常泳衣生产数据的传递异常因子； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外的所有异常泳衣生产数据的数量； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的数量； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，第 个初始对比异常度对应异常泳衣生产数据的传递异常因子。[0035] 本发明还提出了一种先进泳衣生产数据标记系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述的一种先进泳衣生产数据标记方法的步骤。[0036] 本发明的技术方案的有益效果是：首先根据每个泳衣生产监测数据与泳衣生产监测数据整体之间的数据对比差异，以及相邻异常泳衣生产数据之间数据异常信息的连续分布情况，得到异常泳衣生产数据的传递异常因子，传递异常因子用于描述每个异常泳衣生产数据与之前异常泳衣生产数据之间的关系，使异常泳衣生产数据受其前方数据异常特征的关系更加明显；然后根据每个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，以及异常泳衣生产数据的异常变化趋势的连续分布，得到异常泳衣生产数据的数据真实异常程度，数据真实异常程度用于描述属于真实异常数据的可能性，降低了异常泳衣生产数据对后续泳衣生产监测数据的干扰；最后根据数据真实异常程度，自适应选择异常泳衣生产数据进行标记，降低了泳衣生产监测数据被错误识别的可能性；本发明提高了数据标记的精度，降低了数据有效信息的丢失，降低了设备维护成本。附图说明[0037] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0038] 图1为本发明的一种先进泳衣生产数据标记方法的步骤流程图。具体实施方式[0039] 为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种先进泳衣生产数据标记方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。[0040] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。[0041] 下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种先进泳衣生产数据标记方法及系统的具体方案。[0042] 请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种先进泳衣生产数据标记方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：[0043] 步骤S001：获取泳衣生产监测数据序列。[0044] 需要说明的是，现有技术通常利用单个生产数据与其他生产数据之间的明显差异来对单个生产数据进行标记，但由于泳衣的生产过程中相邻生产节点之间存在部分设备共用的情况，使泳衣的生产数据在数值上存在一定程度的传递性，导致通过现有技术获取的部分异常生产数据之后存在一部分被错误识别异常的生产数据，降低数据标记的精度，增加设备维护成本。[0045] 具体的，首先需要采集泳衣生产监测数据，具体过程为：从泳衣生产监测数据库中获取近一周的泳衣生产监测数据，将所有泳衣生产监测数据所构成的序列记为泳衣生产监测数据序列。特别说明的是，本实施例的泳衣生产监测数据库中泳衣生产监测数据以每隔5秒为例记录一次数据，其中记录间隔本实施例不进行限定，可根据具体实施情况而定；另外本实施例中的所有泳衣生产监测数据的量纲均为1。[0046] 至此，通过上述方法得到泳衣生产监测数据序列。[0047] 步骤S002：根据每个泳衣生产监测数据与泳衣生产监测数据整体之间的数据对比差异，得到初始对比异常度并筛选出异常泳衣生产数据；根据相邻异常泳衣生产数据之间数据异常信息的连续分布情况，得到每个异常泳衣生产数据的传递异常因子。[0048] 需要说明的是，现有技术通常利用单个生产数据与其他生产数据之间的明显差异来对单个生产数据进行标记，但由于泳衣的生产过程中相邻生产节点之间存在部分设备共用的情况，使泳衣的生产数据在数值上存在一定程度的传递性，使前端的生产数据的异常特征影响后端生产数据的异常特征，并使后端的生产数据一定程度地保留下前端生产数据的异常特征；同时又因生产数据本身存在连续变化的情况，导致单个生产数据产生异常时，会通过后续数据连续的数值变化来传递单个生产数据的异常特征；因此可以通过在分析单个生产数据与整体生产数据的数据对比差异的基础上，进一步分析两个相邻异常数据之间数据的连续变化对比情况来确定后一个异常数据的传递异常因子，以便快速识别生产数据之间的传递性。[0049] 具体的，根据第 个泳衣生产监测数据与泳衣生产监测数据整体之间的数据对比差异，得到第 个泳衣生产监测数据的初始对比异常度。作为一种示例，可通过如下公式计算第 个泳衣生产监测数据的初始对比异常度：[0050][0051] 式中， 表示第 个泳衣生产监测数据的初始对比异常度； 表示第 个泳衣生产监测数据；表示所有泳衣生产监测数据的均值； 表示与第 个泳衣生产监测数据数值相同的所有泳衣生产监测数据的数量；表示所有泳衣生产监测数据的数量； 表示取绝对值； 表示以自然常数为底的指数函数，实施例采用 模型来呈现反比例关系及归一化处理，为模型的输入，实施者可根据实际情况选择反比例函数及归一化函数。[0052] 所需说明的是， 表示第 个泳衣生产监测数据的局部监测差异值；表示第 个泳衣生产监测数据的同数值数量系数；其中若第 个泳衣生产监测数据的初始对比异常度越大，说明第 个泳衣生产监测数据与泳衣生产监测数据整体的差异越明显，反映第 个泳衣生产监测数据存在异常的程度越大。[0053] 进一步的，获取所有泳衣生产监测数据的初始对比异常度；将所有泳衣生产监测数据按照初始对比异常度进行升序排列后的序列，记为初始对比异常度序列；将初始对比异常度序列中任意两个相邻的泳衣生产监测数据构成的数据对，记为泳衣生产监测数据对；将每个泳衣生产监测数据对中两个泳衣生产监测数据的差值的绝对值，记为每个泳衣生产监测数据对的异常选取度；将异常选取度最大的泳衣生产监测数据对中的第一个泳衣生产监测数据记为异常起始数据，将异常起始数据之后的每个泳衣生产监测数据均记为异常泳衣生产数据。[0054] 进一步的，以泳衣生产监测数据序列中任意两个相邻的异常泳衣生产数据为例，将其中第一个异常泳衣生产数据记为起始异常泳衣生产数据，将其中第二个异常泳衣生产数据记为终止异常泳衣生产数据；将起始异常泳衣生产数据与终止异常泳衣生产数据之间所有泳衣生产监测数据的初始对比异常度构成的序列，记为参照异常监测数据序列；获取参照异常监测数据序列的一阶差分序列，并将一阶差分序列记为终止异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列；获取所有异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列。[0055] 进一步的，根据泳衣生产监测数据序列中第 个异常泳衣生产数据与异常泳衣生产数据整体之间的差异，以及第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列内的连续变化对比情况，得到第 个异常泳衣生产数据的传递异常因子。作为一种示例，可通过如下公式计算第 个异常泳衣生产数据的传递异常因子：[0056][0057] 式中， 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常因子； 表示所有异常泳衣生产数据的数量； 表示第 个异常泳衣生产数据； 表示所有异常泳衣生产数据的均值；表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的数量； 表示第个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中的第 个数据； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的均值； 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常生产数据序列中所有数据的方差；表示预设的超参数，本实施例预设 ，用于防止分母为0； 表示取绝对值。[0058] 所需说明的是， 表示异常泳衣生产数据整体数值的幅值异常波动性； 表示第 个异常泳衣生产数据与其前一个异常泳衣生产数据之间的数据传递性；其中若第 个异常泳衣生产数据的传递异常因子越大，说明第 个异常泳衣生产数据与之前异常泳衣生产数据之间的关系越紧密，反映第 个异常泳衣生产数据受之前异常泳衣生产数据异常情况的影响越大。[0059] 特别说明的是，本实施例默认第一个异常泳衣生产数据的传递异常因子与第二个异常泳衣生产数据的传递异常因子之间的数值一致。[0060] 至此，通过上述方法得到每个异常泳衣生产数据的传递异常因子。[0061] 步骤S003：根据每个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，以及每个异常泳衣生产数据的异常变化趋势的连续分布，得到每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度。[0062] 需要说明的是，在通过数值大小差异分析生产数据之间的传递性后获取的传递异常因子后，可以初步明确前端异常的生产数据对后端异常生产数据的影响程度，而在泳衣的实际生产过程中，除机器设备的影响以外，由于泳衣不同的制造进程对于泳衣的要求不同，从而使泳衣的生产数据还会受到泳衣不同制造进程的影响，若仅从数据本身的大小差异对生产数据之间的传递性进行分析，会最终获取的标记结果并不准确；而前端异常的生产数据在对后端的生产数据传递异常特征时，除数值大小以外还会在数值对应的变化斜率以及对应的走向趋势进行传递变化，对于变化斜率所表征的变化趋势而言，若变化趋势越平缓，说明前端异常的生产数据的异常特征被后续生产数据较大程度地保留下来，对后续的生产数据影响越大；同时又因传递异常因子基于数值大小差异获。虼艘部梢酝ü治龅ジ鲆斐Ｓ疽律萦肫渌斐Ｓ疽律菡逯涞牟钜熳魑卸仙菀斐５幕。缓笸ü治鲆斐１浠魇频牧植记榭隼唇徊教岣呔，获取数据真实异常程度，判断真实异常的生产数据并进行标记。[0063] 具体的，以第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中任意两个相邻的初始对比异常度为例，将其中第二个初始对比异常度与第一个初始对比异常度的差值的绝对值，记为第二个初始对比异常度的异常趋势斜率；获取该参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的异常趋势斜率。根据第 个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间传递异常因子的差异对比，以及第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中异常变化趋势的连续分布情况，得到第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子。作为一种示例，可通过如下公式计算第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子：[0064][0065] 式中， 表示第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的数量；表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，第 个初始对比异常度对应异常泳衣生产数据的传递异常因子； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外的所有异常泳衣生产数据的数量； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的数量； 表示除第 个异常泳衣生产数据以外第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中，第 个初始对比异常度对应异常泳衣生产数据的传递异常因子； 表示预设的分母超参数，本实施例预设 ，用于防止分母为0； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中所有初始对比异常度的异常趋势斜率的方差； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中第 个初始对比异常度的异常趋势斜率； 表示第 个异常泳衣生产数据的参照异常监测数据序列中第 个初始对比异常度的异常趋势斜率； 表示取绝对值。[0066] 所需说明的是， 表示第 个异常泳衣生产数据的传递异常明显程度，用于表征第 个异常泳衣生产数据与其他异常泳衣生产数据之间存在数值传递性关系的紧密情况； 表示第 个异常泳衣生产数据的数据正常程度，用于表征第 个异常泳衣生产数据实际属于正常数据的程度；其中若第 个异常泳衣生产数据的数据真实异常因子越大，说明第 个异常泳衣生产数据受到之前异常泳衣生产数据的影响越。胫耙斐Ｓ疽律莸拇菪栽降，与整体泳衣生产数据的变化特征趋势越不相符，反映第 个异常泳衣生产数据越有可能属于真实异常的数据。[0067] 进一步的，获取所有异常泳衣生产数据的数据真实异常因子，对所有数据真实异常因子进行线性归一化，将归一化后的每个数据真实异常因子记为数据真实异常程度。[0068] 至此，通过上述方法得到每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度。[0069] 步骤S004：根据每个异常泳衣生产数据的数据真实异常程度，自适应选择异常泳衣生产数据进行标记。[0070] 具体的，预设一个数据真实异常程度阈值 ，其中本实施例以 为例进行叙述，本实施例不进行具体限定，其中 可根据具体实施情况而定；对数据真实异常程度大于 的异常泳衣生产数据进行标记，并显示在显示屏幕上。[0071] 通过以上步骤，完成先进泳衣生产数据的标记方法。[0072] 本发明的另一个实施例提供了一种先进泳衣生产数据标记系统，所述系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序时，执行上述方法步骤S001到步骤S004。[0073] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

专利地区：辽宁

专利申请日期：2024-06-04

专利公开日期：2024-08-16

专利公告号：CN118296480B