[发明专利]基于深度学习和极值理论的数据异常判断方法及系统在审
| 申请号： | 202011060903.0 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112163624A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 金耀辉;何浩;黄宗源;李龙元 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 张宁展 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习和极值理论的数据异常判断方法及系统，根据当前数据集中的数据样本，构建异常评分模型，并对异常评分模型进行迭代优化，使得异常评分模型趋近优化目标；通过异常评分模型获取数据样本的异常分数值；根据获取的数据样本的异常分数值中的极端值，估计极值分布公式参数，使用阈值计算公式计算异常分数阈值；利用异常评分模型获取当前数据集中的待判断数据的异常分数，将待判断数据的异常分数与异常分数阈值进行比较，标定异常数据。本发明端到端对异常分数优化有利于充分利用数据和表征学习能力；同时能根据实际数据集来判断异常分数阈值，有效避免人工判断阈值的复杂性和主观性，提高方法迁移能力和异常识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 极值 理论 数据 异常 判断 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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