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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202411347520.X | 专利名称: | 一种基于深度学习的异常数据检测与分类方法 |
申请日: | 2024-09-26 | 申请/专利权人 | 湖南科技学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖南省永州市零陵区杨梓塘路130号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2431分类检索 人工智能专利转让搜索 |
公开/公告日: | 2025-04-29 | 转让价格: | 面议 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN119312224B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的异常数据检测与分类方法,S1、获取目标数据集;S2、构建多层神经网络模型;S3、利用Scikit‑learn中的半监督学习模型对目标数据集进行初步训练;S4、构建集成模型;S5、通过监督学习的方式对集成模型进行训练,训练数据集包含正常数据和异常数据,基于分类损失函数优化集成模型权重;S6、将训练完成的集成模型应用于待检测目标数据集,对待检测目标数据集进行特征提取,并集成模型判断数据点是否为异常数据,输出初步检测结果;S7、对检测出的异常数据进行进一步分类,将异常数据划分为不同类型,生成分类结果;S8、根据检测与分类结果更新集成模型。本发明提高对多类别异常数据的分类能力,避免了传统方法中的误分类现象。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |