Layered detection

Code/second_layer_filter.md

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+# 第二层异常过滤模块使用说明
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+## 概述
+`Code/second_layer_filter.py` 对第一层输出进行规则化聚合，筛出“真正需要关注”的异常事件，并生成摘要与结构化结果。
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+## 输入
+- 文件：`Data/stl_anomaly_results.csv`
+  - 列：`Time,Value,trend,seasonal,residual,anomaly_score,anomaly_level`
+  - `anomaly_level ∈ {normal, mild, moderate, severe}`
+- 配置（类内默认，可按需修改）：
+  - `min_score_for_mild=2.0`：mild 点的分数下限
+  - `max_gap_minutes=30`：事件合并的点间隔
+  - 严重判定：`max_score≥3.0` 或 `density≥0.1 & count≥5`
+  - 中等判定：`2.0≤max_score<3.0` 或 `density≥0.05 & count≥3`
+  - `spike_threshold=4.0`：1-2点窗口的尖峰最低分
+  - `dedup_window_minutes=60`、`max_daily_events=5`
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+## 输出
+- 事件列表：`Data/second_layer_events.csv`
+  - 列：`start_time,end_time,anomaly_count,anomaly_density,max_score,mean_score,severity_level`
+- 告警消息：`Data/alert_messages.json`
+  - 每条包含：`title,date,time_window,stats,sample_points,hint,severity_level,max_score`
+- 每日统计：`Data/daily_summary.json`
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