基于XGBoost回归与卷积网络的数据资产分析方法、系统及介质
基本信息
| 申请号 | CN202110767832.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113205093A | 公开（公告）日 | 2021-08-03 |
| 申请公布号 | CN113205093A | 申请公布日 | 2021-08-03 |
| 分类号 | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20;G06Q30/06 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李志杰 | 申请（专利权）人 | 浙江中科华知科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 杭州华知专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 张德宝 |
| 地址 | 311121 浙江省杭州市余杭区仓前街道仓兴路1号41幢118室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开的一种基于XGBoost回归与卷积网络的数据资产分析方法、系统及介质，其中方法包括：采集数据资产信息形成数据链得到图像类数据资产特征集以及非图像类数据资产特征集；将所述非图像类数据资产特征集作为XGBoost算法的输入进行回归分析得到第一结果；将所述图像类数据资产特征集与所述非图像类数据资产特征集共同作为所述XGBoost算法的输入进行回归分析得到第二结果；计算目标偏差率，与预设的比率阈值进行比较，以输出最终结果。本发明能够实现图像类数据资产与非图像类数据资产的共同处理，使得分析的数据资产范围覆盖广；同时通过设定偏差值可进一步确保数据资产分析的准确性与可靠性；利用XGBoost算法扩充了对于数据资产价值分析的监管权利与力度。 |
