一种深度学习驱动的异常识别与修复方法及智能化系统
基本信息
| 申请号 | CN202110528781.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113240011A | 公开（公告）日 | 2021-08-10 |
| 申请公布号 | CN113240011A | 申请公布日 | 2021-08-10 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 于瑞强;郇长武;宋晓霞;杜星学;李锐;徐国智;董仁玮;赵轩臣;孙汉福;刘效强;赵勇 | 申请（专利权）人 | 烟台海颐软件股份有限公司 |
| 代理机构 | 烟台上禾知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 齐素立 |
| 地址 | 264010山东省烟台市开发区珠江路32号（III-5小区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种深度学习驱动的异常识别与修复方法及智能化系统。包括以下步骤：S1：数据结构识别，S2：数据特征变换，S3：训练异常检测和修复神经网络，S4：异常数据识别与异常修复，S5：数据特征还原。采用深度学习方法，对每个特征使用双分量混合模型，其中一个分量用于解释干净单元（即正常值），另一个分量用于解释异常单元（即异常值）；通过降低异常单元的影响来模拟潜在的正常数据分布，为数据单元提供异常值分数和对单元修复的估计；将变分自编码器和生成对抗网络两个深度生成模型进行结合，有利于生成更好的修复结果；最终实现利用无监督学习方式对混合属性数据进行cell‑level（单元级别）的异常识别及修复。 |
