一种基于机器学习的工业数据质量评测方法及评测系统
基本信息
| 申请号 | CN202011498693.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112463838A | 公开（公告）日 | 2021-03-09 |
| 申请公布号 | CN112463838A | 申请公布日 | 2021-03-09 |
| 分类号 | G06F16/28(2019.01)I;G06N20/00(2019.01)I;G06F16/2455(2019.01)I;G06Q10/06(2012.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 樊树盛;贺本彪;苗维杰 | 申请（专利权）人 | 杭州中电安科现代科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京中济纬天专利代理有限公司 | 代理人 | 张莹 |
| 地址 | 310051浙江省杭州市滨江区长河街道长河路351号3号楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习的工业数据质量评测方法及评测系统，其中，评测方法包括以下步骤：S1:对检测数据进行预处理以排除单个检测数据点的异常数据；S2:构建关联模型，并对预处理后符合要求的检测数据进行判断以确定不符合相互关联的异常检测数据。本发明通过预处理过程对明显不符合要求的异常数据进行识别，然后通过关联模型对在相关组内不相互关联的异常数据进行识别，能够方便的实现对工业生产过程中的多个区域的数据进行检测，并且能准确的确定异常监测数据。 |
