南京航空航天大学赵蕴龙获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于堆栈自编码器和Page-Hinckley测试的无监督概念漂移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：CN116151361B 。
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：202310153047.0，技术领域涉及：G06N3/088；该发明授权一种基于堆栈自编码器和Page-Hinckley测试的无监督概念漂移检测方法是由赵蕴龙;詹舒设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于堆栈自编码器和Page-Hinckley测试的无监督概念漂移检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于堆栈自编码器和Page‑Hinckley测试的无监督概念漂移检测方法，目的是监测动态数据流中存在的概念漂移现象，并及时对下游决策模型进行调整，提高模型在新数据上的泛化能力。该方法按以下步骤进行：1.数据窗口划分，用于将数据流中的单个实例组织成不同的数据窗口，以支持后续对窗口中数据分布的密度估计。2.训练表征分布的堆栈自编码器，用于提取表征数据分布的隐藏统计特征，实现对窗口数据的间接密度估计。3.分布差异度量，使用堆栈自编码器的重构误差来作为窗口数据间分布差异的度量值。4.自适应阈值设定，通过Page‑Hinckley测试制定动态阈值，并利用假设检验的思想，当重构误差超过阈值时报告漂移发生，同时迅速调整下游决策模型。
本发明授权一种基于堆栈自编码器和Page-Hinckley测试的无监督概念漂移检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于堆栈自编码器和Page-Hinckley测试的无监督概念漂移检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据窗口划分，用于将数据流中的单个实例组织成不同的数据窗口，以支持后续对窗口中数据分布的密度估计； 步骤二：训练表征分布的堆栈自编码器，用于学习数据的底层分布，提取表征数据分布的隐藏统计特征，实现对窗口数据的间接密度估计； 步骤三：分布差异度量，使用堆栈自编码器的重构误差来作为窗口数据间分布差异的度量值； 步骤四：自适应阈值设定，通过Page-Hinckley测试制定动态阈值，并利用假设检验的思想，当重构误差超过阈值时报告漂移发生，同时迅速调整下游决策模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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