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| 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： | 【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 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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