[发明专利]一种检测数据的处理方法和装置

权利要求书

1.一种检测数据的处理装置，其特征在于，应用于数据处理设备，所述装置，包括：

处理模块，用于采集预设时间段内多个检测数据样本，并对所述多个检测数据样本进行预处理得到多个文本字符样本，其中，所述文本字符样本包括文本字符和所述文本字符对应的检测结果的文本字符；

建立模块，用于建立每个文本字符样本的字符索引图，其中，所述字符索引图包括所述文本字符和字符路径；其中，所述字符路径指示所述文本字符对应的检测结果的文本字符；

获取模块，用于根据建立的字符索引图获取所述多个文本字符样本的匹配文本集，其中，所述匹配文本集包括在所述多个文本字符样本中每两个文本字符样本中都存在的文本字符；

训练模块，用于根据所述匹配文本集建立文本特征矩阵，并通过所述文本特征矩阵对自组织神经网络进行训练，得到训练模型；其中，所述文本特征矩阵的行向量或列向量表示检测结果相同的文本字符样本对应的文本向量；

所述训练模块包括第三获取子模块，用于获取所述匹配文本集中每个文本字符在每个文本字符样本中出现的次数；第一构建子模块，用于根据所述匹配文本集中每个文本字符在每个文本字符样本中出现的次数构建所述每个文本字符样本的文本向量；第二构建子模块，用于根据所述检测结果相同的文本字符样本的文本向量构建文本特征矩阵；

检测模块，用于获取当前检测数据，并通过所述训练模型得到当前检测结果。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述处理模块，包括：

第一获取子模块，用于获取所述检测数据样本的文本特征；

编码子模块，用于通过将所述文本特征进行编码处理得到文本字符样本。

3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述获取模块，包括：

第二获取子模块，用于根据所述字符索引图获取所述多个文本字符样本中每两个文本字符样本中都存在的文本字符，得到多个文本字符集；

组成子模块，用于根据所述多个文本字符集组成所述匹配文本集，其中，所述匹配文本集中的文本字符各不相同。

4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述训练模块还包括分解子模块，用于将所述文本特征矩阵进行奇异值分解，得到所述检测结果相同的文本字符样本对应的特征向量；训练子模块，用于通过所述特征向量对自组织神经网络模型进行训练，得到训练模型。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述训练子模块用于获取所述自组织神经网络中获胜的神经元的邻域函数和学习率函数；将所述特征向量和所述自组织神经网络中的神经元对应的多个权向量分别进行归一化处理；计算所述归一化处理后的特征向量和所述归一化处理后的特征向量对应的每一个权向量的内积，得到获胜的第一神经元的权向量；根据所述学习率函数调整所述获胜的第一神经元的权向量得到调整权向量；在所述调整权向量满足预设条件时，根据所述调整权向量得到训练模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述训练子模块还用于在所述调整权向量不满足所述预设条件时，继续根据所述获胜的神经元的邻域函数，调整所述获胜的神经元邻域的权向量得到邻域权向量，并对所述调整权向量、邻域权向量和除所述调整权向量、邻域权向量的其他权向量全部进行归一化处理，获得归一化处理后的第二权向量，计算所述归一化处理后的特征向量和所述归一化处理后的特征向量对应的每个第二权向量的内积，确定获胜的第二神经元，并调整所述获胜的第二神经元的权向量得到新的调整权向量，直至所述新的调整权向量满足预设条件，则获得训练模型。