一种基于深度学习的多云数据异常检测方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202111654479.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114332537A | 公开（公告）日 | 2022-04-12 |
| 申请公布号 | CN114332537A | 申请公布日 | 2022-04-12 |
| 分类号 | G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郭帆;王胜辉;熊昌伟 | 申请（专利权）人 | 畅捷通信息技术股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京智乾知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 王利娟 |
| 地址 | 100094北京市海淀区永丰路9号院3号楼3层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出一种基于深度学习的多云数据异常检测方法和系统。其中，方法包括：将数据的时间序列输入训练好的深度学习网络，得到数据的重构序列；应用数据的时间序列和数据的重构序列计算重构误差，再应用重构误差计算异常分数阈值；如果实时的数据的时间序列中的数值超过所述异常分数阈值，则认为所述数值为异常值。本发明提出的方案，基于深度学习网络实现的多云数据异常检测更精准的异常告警，从而提高多云数据组件数据的准确性，快速定位数据异常，保证多云平台的稳定性和健壮性。 |
