(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111614716.7 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 徐工汉云技 术股份有限公司 地址 221000 江苏省徐州市徐州经济技 术 开发区科技路6号 (72)发明人 朱新宇　张启亮　黄凯　唐波　 (74)专利代理 机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 代理人 许婉静 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于孤立森林算法的工时数据处理方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于孤立森林算法的工 时数据处理方法及系统， 其中处理方法包括： 从 数据库中调取工时数据， 并将所述调取的工时数 据构建成一个 设备工时数据包； 判断所述设备工 时数据包中是否包含盲区补偿数据， 剔除盲区补 偿数据； 以数据产生时间和设备工作时间为观察 点构建线性回归模型， 筛选异常工时数据， 并将 所述异常工时数据剔除； 利用孤立森 林算法筛选 异常点数据， 并将异常工时数据剔除； 采用逐差 法计算设备工作时长， 并输出计算结果。 通过本 发明的技术方案， 能够利用工时数据准确快速计 算出设备工作时长， 使设备 管理更加高效。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 114358723 A 2022.04.15 CN 114358723 A 1.一种基于孤立森林算法的工时数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 获取设备工时数据， 并将所述设备工时数据构建成一个设备工时数据包； 所述 设备工时数据含有数据标记、 数据产生时间和设备工作时间； 所述数据标记用于判断设备 工时数据是否为盲区补偿数据； 步骤2： 判断所述设备工时数据包中是否包含盲区补偿数据， 判断结果为否， 则执行步 骤3； 判定结果 为是， 则剔除盲区补偿数据后执 行步骤3； 步骤3： 基于所述步骤2处理后的设备工时数据包， 以数据产生时间和设备工作时间为 观察点构建线性回归 模型， 执行第一次异常点数据筛 选和剔除； 步骤4： 基于所述步骤3中剔除异常点数据后的设备工时数据包， 利用孤立森林算法执 行第二次异常点数据筛 选和剔除； 步骤5： 基于所述步骤4剔除异常点数据后的设备工时数据包， 采用逐差法计算设备工 作时长， 并输出计算结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于孤立森林算法的工时数据处理方法， 其特征在于， 步 骤3中采用最小二乘法建立所述线性回归 模型。 3.根据权利要求1所述的一种基于孤立森林算法的工时数据处理方法， 其特征在于， 所 述步骤4具体包括以下步骤： 步骤41： 将所述步骤3处理后的设备工时数据包作为训练集， 选取设备工作时间为训练 参数； 步骤42： 基于所述训练集采用孤立森林算法构建搜索树， 具体步骤为： 步骤421： 在所述训练集中随机 选择一个数作为中点P， 将训练集 一分为二； 步骤422： 将大于等于所述中点P的数据放在左节点， 将小于所述中点P的数据放在右节 点； 步骤423： 将所述左节点和右节点中的数据分别作为新的训练集， 重复步骤421和步骤 422， 直至满足结束条件； 步骤43： 重复步骤42， 构建至少一个搜索树； 步骤44： 根据所述构建的至少一个搜索树执 行第二次异常点数据筛 选和剔除。 4.根据权利要求3所述的一种基于孤立森林算法的工时数据处理方法， 其特征在于， 所 述步骤423中的结束 条件为以下两种情况之一： ①所有位于同一节 点上的数据全相等； ②所 有节点上均只有一个数据。 5.一种基于孤立森林算法的工时数据处理系统， 应用如权利要求1至4中任一项提出的 基于孤立森林算法的工时数据 处理方法， 其特征在于， 包括： 数据包构建模块、 数据筛选与 剔除模块、 数据处理模块， 结果输出模块； 所述数据包构建模块用于获取设备工时数据并构 建数据包； 所述数据筛选与剔除模块用于筛选盲区补偿数据和异常点数据， 并将所述盲区 补偿数据和异常点数据从数据包中剔除； 所述数据处理模块采用逐差法基于剔除盲区补偿 数据和异常点数据后的工时数据包计算设备工作时长； 所述结果输出模块用于将所述工作 时长输出至终端。 6.根据权利要求5所述的一种基于孤立森林算法的工时数据处理系统， 其特征在于， 所 述数据筛选与剔除模块包括数据类型筛选单元、 线性回归建模单元和搜索树构建单元； 所 述数据类型筛选单元用于筛选盲区补偿数据并将其从数据包中剔除； 所述线性回归模型构权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114358723 A 2建单元用于对数据包构建线性回归模型， 并执行第一次异常点数据筛选和剔除； 所述搜索 树构建单 元用于基于孤立森林算法构建搜索树， 并执 行第二次异常点数据筛 选和剔除。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114358723 A 3